Sexually transmitted infections incidence in young Thai men who have sex with men and transgender women using HIV pre-exposure prophylaxis
Notice bibliographique
Résumé
Background Sexually transmitted infections are a major public health issue worldwide. HIV pre-exposure prophylaxis (PrEP) use among youth may be associated with increased incidence of sexually transmitted infections (STIs). Objectives To measure the prevalence and incidence of STIs among young men who have sex with men (YMSM) and young transgender women (YTGW) using PrEP. Methods A prospective cohort of 15- to 19-year-old YMSM and YTGW with HIV risk defined as inconsistent condom use and/or multiple sex partners were enrolled. Participants were provided daily oral tenofovir disoproxil fumarate/emtricitabine. STI screening was done at baseline and month 6 for syphilis, urine, and anal swab nucleic acid amplification testing for C. trachomatis (CT) and N. gonorrheaoe (NG). Results From March 2018 to June 2019, 200 adolescents (147 MSM and 53 TGW) with a median (IQR) age of 18 years (17–19) were enrolled. STI prevalence was 22.5% (95% CI 16.7–28.3). STI incidence was 25.2 per 100 person–years (95% CI 14.7, 40.3). Factors associated with STI incidence were self-reported >2 sex partners in the past month (unadjusted rate ratio [uRR] 4.6, 95% CI 1.0, 20.6), and moderate PrEP adherence (uRR 7.3, 95% CI 1.6, 32.6). Conclusions STI incidence in YMSM and YTGW PrEP users was high at approximately one in five. Regular screening and treatment of STIs should be implemented in youth HIV prevention packages.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».