A cross‐sectional study comparing men who have sex with men and inject drugs and people who inject drugs who are men and have sex with men in San Francisco: Implications for HIV and hepatitis C virus prevention
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Men who have sex with men (MSM) and people who inject drugs (PWID) carry a disproportionate burden of HIV and hepatitis C virus (HCV) infections. We compared the demographic and risk profiles of MSM who inject drugs (MSM-IDU, i.e., men reached through affiliation with MSM) and PWID who are men and have sex with men (PWID-MSM, i.e., men reached through affiliation with PWID). Methods We used data from the most recent waves of the National HIV Behavioural Surveillance among MSM (2017) and PWID (2018) in San Francisco. Participants were recruited through venue-based (MSM) and peer-referral (PWID) sampling and completed standardised questionnaires. We compared the characteristics of MSM-IDU and PWID-MSM using bivariate tests. Results Of 504 participants completing the MSM survey, 6.2% reported past-year injection drug use (MSM-IDU). Among 311 male participants completing the PWID survey, 19.0% reported past-year sex with a male (PWID-MSM). Relative to MSM-IDU, more PWID-MSM were older, identified as bisexual, had lower income, a history of incarceration and were homeless. MSM-IDU had more male sexual partners (median: 10 vs 3) and fewer injected daily (29.0% vs 64.4%) than PWID-MSM. While more PWID-MSM sought sterile equipment from a syringe program (86.4% vs 35.5%), fewer reported using PrEP (15.0% vs 42.9%). Conclusion The sociodemographic, risk behaviour, and prevention access profiles of MSM-IDU and PWID-MSM in San Francisco suggest that they represent distinct populations who may require tailored HIV and HCV prevention strategies. MSM- and PWID-focused prevention programs should provide combined sexual health and harm reduction messages and services.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».