Individual and Poly-Substance use and Condomless Sex Among HIV-Uninfected Adults Reporting Heterosexual Sex in a Multi-Site Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: We analyzed the association between substance use (SU) and condomless sex (CS) among HIV-negative adults reporting heterosexual sex in the Seek, Test, Treat, and Retain (STTR) consortium. We describe the impact of SU as well as person/partner and context-related factors on CS, identifying combinations of factors that indicate the highest likelihood of CS.METHODS: We analyzed data from four US-based STTR studies to examine the effect of SU on CS using two SU exposures: 1) current SU (within 3 months) and 2) SU before/during sex. Adjusted individual-study, multivariable relative risk regression was used to examine the relationship between CS and SU. We also examined interactions with type of sex and partner HIV status. Pooled effect estimates were calculated using traditional fixed-effects meta-analysis.RESULTS: We analyzed data for current SU (n=6781; 82% men, median age=33 years) and SU before/during sex (n=2915; 69% men, median age=40 years). For both exposure classifications, any SU other than cannabis increased the likelihood of CS relative to non-SU (8-16%, p-values<0.001). In the current SU group, however, polysubstance use did not increase the likelihood of CS compared to single-substance use. Cannabis use did not increase the likelihood of CS, regardless of frequency of use. Type of sex was associated with CS; those reporting vaginal and anal sex had a higher likelihood of CS compared to vaginal sex only for both exposure classifications (18-21%, p<0.001). Current SU increased likelihood of CS among those reporting vaginal sex only (9-10%, p<0.001); results were similar for those reporting vaginal and anal sex (5-8%, p <0.01). SU before/during sex increased the likelihood of CS among those reporting vaginal sex only (20%; p<0.001) and among those reporting vaginal and anal sex (7%; p=0.002). Single- and poly-SU before/during sex increased the likelihood of CS for those with exclusively HIV-negative partners (7-8%, p£0.02), and for those reporting HIV-negative and HIV-status unknown partners (9-13%, p£0.03).CONCLUSION: Except for cannabis, any SU increased the likelihood of CS. CS was associated with having perceived HIV-negative partners and with having had both anal/vaginal sex.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».