Gay, bisexual, and other men who have sex with men accessing STI clinics: Optimizing HIV PrEP implementation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gay, bisexual and other men who have sex with men (gbMSM) who attend STI clinics represent an easily accessible population for promoting HIV prevention interventions. We examined characteristics of gbMSM STI clinic attendees to identify those who could most benefit from pre-exposure prophylaxis (PrEP). SETTING: GbMSM STI clinic attendees in British Columbia (BC), Canada. METHODS: A clinical electronic charting system of STI clinics in BC was used to identify gbMSM from 2004 to 2017. Incident HIV cases were defined as testers who had at least one HIV-negative test and a subsequent HIV-positive test. Seroconversion rates were calculated by risk factor variables and by year. Cox proportional hazards regression was used to identify independent predictors of HIV seroconversion. RESULTS: There were 9,038 gbMSM included, of whom 257 HIV seroconverted over the study period and 8,781 remained negative HIV testers, contributing 650.8 and 29,591.0 person-years to the analysis, respectively. The overall rate of seroconversion was 0.85 per 100 person-years (95% CI: 0.75-0.96). Incidence rates were higher among patients reporting >5 partners in the previous six months, inconsistent condom use, or having a partner living with HIV and who had a previous or concurrent diagnosis of rectal gonorrhea or rectal chlamydia. gbMSM presenting with two STIs such as rectal gonorrhea and syphilis (3.59/100 person-years [95%CI: 2.33-5.22]) or rectal chlamydia and syphilis (3.01/100 person-years [95%CI: 2.00-4.29]) had the highest incidence rates. CONCLUSION: gbMSM with preceding or concurrent rectal STI diagnoses or syphilis had higher rates of HIV seroconversion. The data support the inclusion of specific STI diagnoses as an indication for PrEP.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».