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Enregistrement W4221132278 · doi:10.2196/31033

Geosocial Networking Smartphone App Use and High-Risk Sexual Behaviors Among Men Who Have Sex With Men Attending University in China: Cross-sectional Study

2022· article· en· W4221132278 sur OpenAlexvenueno aff
S. Fan, Peiyang Li, Yuqing Hu, Hui Gong, Maohe Yu, Yi Ding, Zhenzhou Luo, Guohui Wu, Huachun Zou

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Key Research and Development Program of ChinaSanming Project of Medicine in ShenzhenCenters for Disease Control and PreventionYoung Scientists FundNational Science and Technology Major ProjectScience, Technology and Innovation Commission of Shenzhen MunicipalityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMen who have sex with menDemographyCross-sectional studyMedicineChinaOddsYoung adultOdds ratioReproductive healthPsychologyGerontologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Family medicineLogistic regressionEnvironmental healthPopulationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Gay apps are smartphone-based geosocial networking apps where many men who have sex with men (MSM) socialize and seek sex partners. Existing studies showed that gay app use is associated with greater odds of high-risk sexual behaviors and potentially more HIV infections. However, little is known about this behavior among young MSM. OBJECTIVE: We conducted this study to understand gay app use and its influencing factors among MSM attending university in China. METHODS: From January to March 2019, participants were recruited from 4 regions with large populations of college students in China: Chongqing, Guangdong, Shandong, and Tianjin. The eligibility criteria were MSM aged 16 years or older, self-identified as a university student, and being HIV negative. A self-administered online structured questionnaire was used to collect data on sociodemographic information, sexual behaviors, gay app use, substance use, and HIV testing history. We performed multivariable log-binomial regression to assess correlates of seeking sex partners via gay apps. RESULTS: A total of 447 MSM attending university with an average age of 20.4 (SD 1.5) years were recruited. Almost all participants (439/447, 98.2%) reported gay app use at some point in their life, and 240/439 (53.7%) reported ever seeking sex partners via gay apps. Blued (428/439, 97.5%) was the most popular gay app. Higher proportions of sexual risk behaviors (including seeking sex partners via apps [P<.001], engaging in group sex [P<.001], having multiple sex partners [P<.001], unawareness of sex partners' HIV status [P<.001], and using recreational drugs during sex [P<.02]) were positively associated with the increase in the frequency of gay app use. In multivariable analysis, participants who used gay apps to seek sex partners might be more likely to have multiple sex partners in the past 3 months (adjusted prevalence ratio [APR] 1.53, 95% CI 1.33-1.76; P<.001), engage in group sex in the past 3 months (APR 1.55, 95% CI 1.35-1.78; P<.001), and have sex partners with unknown or positive HIV status (APR 1.72, 95% CI 1.46-2.01; P<.001). CONCLUSIONS: Seeking sex partners via gay apps may associate with the increased high-risk sexual behaviors among MSM attending university. The causality between seeking sex partners via gay apps and increased high-risk sexual behaviors should be further investigated so as to inform potential policies for HIV prevention. TRIAL REGISTRATION: Chinese Clinical Trial Registry ChiCTR1900020645; http://www.chictr.org.cn/showprojen.aspx?proj=34741.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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