Geosocial Networking Smartphone App Use and High-Risk Sexual Behaviors Among Men Who Have Sex With Men Attending University in China: Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».