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Enregistrement W4226396055 · doi:10.2196/33538

Enablers and Barriers to HIV Services for Gay and Bisexual Men in the COVID-19 Era: Fusing Data Sets from Two Global Online Surveys Via File Concatenation With Adjusted Weights

2022· article· en· W4226396055 sur OpenAlexvenueno aff
George Ayala, Sonya Arreola, Sean Howell, Thomas J. Hoffmann, Glenn‐Milo Santos

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésConcatenation (mathematics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Human immunodeficiency virus (HIV)2019-20 coronavirus outbreakHomosexualitySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Computer scienceMale HomosexualityVirologyInternet privacyMedicineMen who have sex with menFamily medicinePolitical scienceMathematicsLawCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Gay and bisexual men are 26 times more likely to acquire HIV than other adult men and represent nearly 1 in 4 new HIV infections worldwide. There is concern that the COVID-19 pandemic may be complicating efforts to prevent new HIV infections, reduce AIDS-related deaths, and expand access to HIV services. The impact of the COVID-19 pandemic on gay and bisexual men's ability to access services is not fully understood. OBJECTIVE: The aim of this study was to understand access to HIV services at the start of the COVID-19 pandemic. METHODS: Our study used data collected from two independent global online surveys conducted with convenience samples of gay and bisexual men. Both data sets had common demographic measurements; however, only the COVID-19 Disparities Survey (n=13,562) collected the outcomes of interest (HIV services access at the height of the first COVID-19 wave) and only the Global Men's Health and Rights Survey 4 (GMHR-4; n=6188) gathered pre-COVID-19 pandemic exposures/covariates of interest (social/structural enablers of and barriers to HIV services access). We used data fusion methods to combine these data sets utilizing overlapping demographic variables and assessed relationships between exposures and outcomes. We hypothesized that engagement with the gay community and comfort with one's health care provider would be positively associated with HIV services access and negatively associated with poorer mental health and economic instability as the COVID-19 outbreaks took hold. Conversely, we hypothesized that sexual stigma and experiences of discrimination by a health care provider would be negatively associated with HIV services access and positively associated with poorer mental health and economic instability. RESULTS: With 19,643 observations after combining data sets, our study confirmed hypothesized associations between enablers of and barriers to HIV prevention, care, and treatment. For example, community engagement was positively associated with access to an HIV provider (regression coefficient=0.81, 95% CI 0.75 to 0.86; P<.001), while sexual stigma was negatively associated with access to HIV treatment (coefficient=-1.39, 95% CI -1.42 to -1.36; P<.001). CONCLUSIONS: HIV services access for gay and bisexual men remained obstructed and perhaps became worse during the first wave of the COVID-19 pandemic. Community-led research that utilizes novel methodological approaches can be helpful in times of crisis to inform urgently needed tailored responses that can be delivered in real time. More research is needed to understand the full impact COVID-19 is having on gay and bisexual men worldwide.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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