MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3165962198 · doi:10.2196/16847

The Annual American Men’s Internet Survey of Behaviors of Men Who Have Sex With Men in the United States: 2017 Key Indicators Report

2020· article· en· W3165962198 sur OpenAlexvenueno aff
María Zlotorzynska, Cera Cantu, Ramona Rai, Patrick S. Sullivan, Travis Sanchez

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of HealthCenter for AIDS Research, University of WashingtonEmory University
Mots-clésKey (lock)The InternetMen who have sex with menPsychologyGerontologyDemographyEnvironmental healthMedicineFamily medicineComputer scienceSociologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Computer securityWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The American Men's Internet Survey (AMIS) is an annual Web-based behavioral survey of men who have sex with men (MSM) who live in the United States. This Rapid Surveillance Report describes the fifth cycle of data collection (July 2017 to November 2017: AMIS 2017). The key indicators are the same as those previously reported for past AMIS cycles (December 2013 to May 2014: AMIS 2013; November 2014 to April 2015: AMIS 2014; September 2015 to April 2016: AMIS 2015; and September 2016 to February 2017: AMIS 2016). The AMIS methodology has not substantively changed since AMIS 2016. The MSM were recruited from a variety of websites using banner advertisements and email blasts. Additionally, participants from AMIS 2016 who agreed to be recontacted for future research were emailed a link to AMIS 2017. Men were eligible to participate if they were aged ≥15 years, resided in the United States, provided a valid US zone improvement plan code, and reported ever having sex with a man or identified as gay or bisexual. The analysis was limited to those who reported having oral or anal sex with a male partner in the past 12 months. We examined demographic and recruitment characteristics using multivariable regression modeling (P<.05) stratified by the participants' self-reported HIV status. The AMIS 2017 round of data collection resulted in 10,049 completed surveys from MSM representing every US state, Puerto Rico, and Guam. Participants were mainly non-Hispanic white, over the age of 40 years, living in the Southern United States and urban areas, and recruited from geospatial social networking websites. The plurality (4485/10,049, 44.6%) of participants was in the 40 years and older age group, followed by the youngest age group, 15 to 24 years (2726/10,049, 27.1%). Self-reported HIV prevalence was 9.6% (964/10,049). Compared with HIV-negative or unknown-status participants, HIV-positive participants were more likely to have had anal sex without a condom with a male partner in the past 12 months (adjusted odds ratio [aOR] 2.21, 95% CI 1.86-2.63) and more likely to have had anal sex without a condom with a serodiscordant or an unknown-status partner (aOR 3.13, 95% CI 2.71-3.62). The reported use of marijuana in the past 12 months was higher among HIV-positive participants than HIV-negative or unknown status participants (aOR 1.29, 95% CI 1.09-1.51). The reported use of methamphetamines and other illicit substances in the past 12 months was higher among HIV-positive participants than HIV-negative or unknown status participants (aOR 5.57, 95% CI 4.38-7.09 and aOR 1.93, 95% CI 1.65-2.27, respectively). Most HIV-negative or unknown status participants (7330/9085, 80.7%) reported ever taking an HIV test previously, and 60.6% (5504/9085) reported undergoing HIV testing in the past 12 months. HIV-positive participants were more likely to report testing and diagnosis of sexually transmitted infections than HIV-negative or unknown status participants (aOR 2.85, 95% CI 2.46-3.31 and aOR 2.73, 95% CI 2.29-3.26, respectively).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,005

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Public Health and SurveillanceMême sujetHIV, Drug Use, Sexual RiskTravaux en français237 207