Geosocial Networking App Use Associated With Sexual Risk Behavior and Pre-exposure Prophylaxis Use Among Gay, Bisexual, and Other Men Who Have Sex With Men: Cross-sectional Web-Based Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the United States, geosocial networking (GSN) apps (ie, mobile dating apps) have become central to dating and sexual interactions in recent years. Among gay, bisexual, and other men who have sex with men (GBM), these apps play an important role in reducing barriers and facilitating partner seeking. However, despite these benefits, there are concerns that these apps may facilitate risky sexual behavior and transmission of sexually transmitted infections (STIs) among GBM. OBJECTIVE: This study aimed to examine the association between GSN app use and sexual risk in a US sample of GBM. METHODS: Using a cross-sectional design, respondents (N=223) completed a web-based survey assessing their use of GSN apps, sexual risk and protective behaviors, HIV serostatus, and previous STI diagnoses. RESULTS: Respondents were aged 21-78 (mean 31.90, SD 10.06) years and 69.5% (155/223) were non-Hispanic White. The sample included respondents from 40 states and the District of Columbia. Nearly half (104/223, 47%) of the participants reported using GSN apps. GSN users were more likely to report past-year condomless anal intercourse (P<.001), 3 or more sexual partners in the previous year (P<.001), and a previous STI diagnosis (P=.001) than nonusers. GSN users also reported more frequent use of recreational drugs before sex (P=.001), alcohol use before sex (P<.001), and cannabis use before sex (P=.01). Interestingly, GSN users were also more likely to report having ever taken an HIV test (P<.001) and using pre-exposure prophylaxis (P=.03). The rates of HIV seropositivity did not differ significantly between GSN users and nonusers (P=.53). Among the subset of GSN users, 38 participants reported using only GBM-specific GSN apps (eg, Grindr), whereas 27 participants reported using only sexuality nonspecific GSN apps (eg, Tinder). Exclusive users of GBM-specific apps reported more frequent recreational drug use before sex (P=.01) and were also more likely to report past-year condomless anal intercourse (P<.001), 3 or more sexual partners in the previous year (P=.004), a previous STI diagnosis (P=.002), and HIV testing (P=.003). Alcohol use before sex, cannabis use before sex, pre-exposure prophylaxis use, and HIV rates were similar between both groups (P>.11). CONCLUSIONS: The findings suggest that GSN apps may be a useful pathway for interventions aimed at reducing STI risk in GBM. Future prospective studies should examine how risk levels change after the initiation of GSN app use.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».