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Enregistrement W3205556574 · doi:10.1080/15299716.2021.1982102

Longitudinal Analysis of HIV Risk and Substance Use Patterns for Men Who Have Sex With Men and Women and Men Who Have Sex With Men Only

2021· article· en· W3205556574 sur OpenAlexafffund
Eric Abella Roth, Zishan Cui, Heather L. Armstrong, Ashleigh J. Rich, Nathan J. Lachowsky, Paul Sereda, Kiffer G. Card, Nic Bacani, David Moore, Robert S. Hogg

Notice bibliographique

RevueJournal of Bisexuality · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaAIDS VancouverSimon Fraser UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMen who have sex with menMultivariate analysisDemographyPopulationLongitudinal studyMedicineSexual orientationClinical psychologyPsychologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Internal medicineSocial psychologyImmunologySyphilis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Men who have sex with men and women (MSMW) experience discrimination from same-sex and heterosexual communities partially because of perceptions that they engage in high-risk sexual behavior, have elevated polysubstance use levels, and constitute an HIV bridge population. We used a longitudinal multivariate generalized linear mixed model comparing sexual risk and substance use patterns for men who have sex with men only (MSMO) with MSMW in the same cohort study. Data consisted of 771 men reporting 3,705 sexual partnerships from 2012 to 2017. For high-risk sexual behavior, multivariate results showed nonsignificant (p > .05) differences for partner number and commercial sex work and significantly less (p < .05) HIV prevalence and condomless anal sex. However, MSMW had significantly higher levels of hallucinogen and prescription opioid use as well as substance treatment histories. Only one HIV-positive MSMW had a transmittable viral load, negating the concept of MSMW being an HIV bridge population. Results indicate the need for additional longitudinal studies comparing MSMO and MSMW.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, 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'admission2
Résumé présentoui

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