Prevalence of HIV and sexually transmitted and blood-borne infections, and related preventive and risk behaviours, among gay, bisexual and other men who have sex with men in Montreal, Toronto and Vancouver: results from the Engage Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The last Canadian biobehavioural surveillance study of HIV and other sexually transmitted and blood-borne infections (STBBI) among gay, bisexual and other men who have sex with men (GBM) was conducted in 2010. We designed a study to measure STBBI prevalence among GBM in metropolitan Montreal, Toronto and Vancouver and to document related preventive and risk behaviours. METHODS: The Engage Cohort Study used respondent-driven sampling (RDS) to recruit GBM who reported sex with another man in the past 6 months. At baseline, we examined recruitment characteristics of the samples, and the RDS-II-adjusted distributions of socio-demographics, laboratory-confirmed HIV and other STBBI prevalence, and related behaviours, with a focus on univariate differences among cities. RESULTS: A total of 2449 GBM were recruited from February 2017 to August 2019. HIV prevalence was lower in Montreal (14.2%) than in Toronto (22.2%) or Vancouver (20.4%). History of syphilis infection was similar across cities (14-16%). Vancouver had more HIV-negative/unknown participants who reported never being HIV tested (18.6%) than Toronto (12.9%) or Montreal (11.5%). Both Montreal (74.9%) and Vancouver (78.8%) had higher proportions of men who tested for another STBBI in the past 6 months than Toronto (67.4%). Vancouver had a higher proportion of men who used pre-exposure prophylaxis (PrEP) in the past 6 months (18.9%) than Toronto (11.1%) or Montreal (9.6%). CONCLUSION: The three largest cities of Canada differed in HIV prevalence, STBBI testing and PrEP use among GBM. Our findings also suggest the need for scale-up of both PrEP and STI testing among GBM in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».