Effects of Condom Use on Human Immunodeficiency Virus Transmission Among Adolescent Sexual Minority Males in the United States: A Mixed Epidemiology and Epidemic Modeling Study.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We examined condom use patterns and potential population-level effects of a hypothetical condom intervention on human immunodeficiency virus (HIV) transmission among adolescent sexual minority males (ASMM). METHODS: Using 3 data sets: national Youth Risk Behavior Survey 2015 to 2017 (YRBS-National), local YRBS data from 8 jurisdictions with sex of partner questions from 2011 to 2017 (YRBS-Trends), and American Men's Internet Survey (AMIS) 2014 to 2017, we assessed associations of condom use with year, age, and race/ethnicity among sexually active ASMM. Using a stochastic agent-based network epidemic model, structured and parameterized based on the above analyses, we calculated the percent of HIV infections averted over 10 years among ASMM ages 13 to 18 years by an intervention that increased condom use by 37% for 5 years and was delivered to 62% of ASMM at age 14 years. RESULTS: In YRBS, 51.8% (95% confidence interval [CI], 41.3-62.3%) and 37.9% (95% CI, 32.7-42.3%) reported condom use at last sexual intercourse in national and trend data sets, respectively. In AMIS, 47.3% (95% CI, 44.6-49.9%) reported condom use at last anal sex with a male partner. Temporal trends were not observed in any data set (P > 0.1). Condom use varied significantly by age in YRBS-National (P < 0.0001) and YRBS-Trends (P = 0.032) with 13- to 15-year-olds reporting the lowest use in both; age differences were not significant in AMIS (P = 0.919). Our hypothetical intervention averted a mean of 9.0% (95% simulation interval, -5.4% to 21.2%) of infections among ASMM. CONCLUSIONS: Condom use among ASMM is low and appears to have remained stable during 2011 to 2017. Modeling suggests that condom use increases, consistent with previous interventions, have potential to avert 1 in 11 new HIV infections among ASMM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».