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Enregistrement W3154655957 · doi:10.3138/cjhs.2020-0002

A mixed method analysis of differential reasons for condom use and non-use among gay, bisexual, and other men who have sex with men

2021· article· en· W3154655957 sur OpenAlexaffvenueabout
Nathan J. Lachowsky, David J. Brennan, Graham W. Berlin, Rusty Souleymanov, Georgi Georgievski, Maya Kesler

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Human Sexuality · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of ManitobaBridgepoint Active HealthcareToronto Metropolitan UniversityUniversity of VictoriaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCondomMedicineLogistic regressionDemographyPopulationPsychologySocial psychologyFamily medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Environmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We sought to examine how condom use was differentially reasoned by gay, bisexual and other men who have sex with other men (GBM) in Ontario, Canada. Data were derived from a community-based study of GBM who completed an anonymous online questionnaire in 2014. Participants qualitatively described reasons a condom was used or not at their most recent anal sex event. Qualitative responses were thematically coded non-exclusively and associations with event-level and individual-level factors were determined quantitatively using manual backward stepwise multivariable logistic regression. Among 1,830 participants, 1,460 (79.8%) reported a recent anal sex event, during which 884 (60.6%) used condoms. Reasons for condom use included protection/safety (82.4%), norms (30.5%), and combination prevention (6.2%). Reasons for non-use were intentional (43.1%), trust (27.6%), unintentional (25.7%), and other strategies (19.6%). Event-level substance use was associated with all non-use reasons: e.g., more likely to be unintentional, less likely to be trust. Condom non-use with online-met partners was associated with more intentional and unintentional reasons and less trust reasons. Non-white and bisexual GBM were less likely to explain condom use as a norm. Participant-partner HIV status was an important predictor across most condom use and non-use reasons: e.g., sero-different partnerships were more likely to reason condom use as combination prevention and condom non-use as trust, unknown status partnerships were more likely to reason non-use as unintentional. Condom use among GBM is a multi-faceted practice, especially with increasing antiretroviral-based HIV prevention. Future interventions must adapt to changing GBM (sub-)cultures with targeted, differentiated, culturally-appropriate, and sustained interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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