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Enregistrement W4307844553 · doi:10.2196/31237

The Use of HIV Pre- and Postexposure Prophylaxis Among a Web-Based Sample of HIV-Negative and Unknown Status Cisgender and Transgender Sexual Minority Men: Cross-sectional Study

2022· article· en· W4307844553 sur OpenAlexvenueno aff
Steven A. John, K. Marie Sizemore, Ruben Jimenez, Stephen S. Jones, Andrew E. Petroll, H. Jonathon Rendina

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthNational Institutes of HealthNational Institute of Child Health and Human DevelopmentCity University of New York
Mots-clésPre-exposure prophylaxisMen who have sex with menMedicineSocioeconomic statusDemographyTransgenderCross-sectional studyLogistic regressionSexual minorityHuman immunodeficiency virus (HIV)Sexual orientationFamily medicinePsychologyEnvironmental healthInternal medicinePopulationSocial psychologySyphilis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: HIV disproportionately affects sexual minority men (SMM) in the United States. OBJECTIVE: We sought to determine past HIV postexposure prophylaxis (PEP) use and current and prior pre-exposure prophylaxis (PrEP) use among a web-based sample of cisgender and transgender men who have sex with men. METHODS: In 2019, HIV-negative and unknown status SMM (n=63,015) were recruited via geosocial networking apps, social media, and other web-based venues to participate in a brief eligibility screening survey. Individuals were asked about past PEP use and current and prior PrEP use. We examined associations of demographics, socioeconomic indicators, and recent club drug use with PEP and PrEP use, as well as the association between past PEP use and current and prior PrEP use using generalized linear models and multinomial logistic regression. Statistical significance was considered at P<.001, given the large sample size; 99.9% CIs are reported. RESULTS: Prior PEP use was reported by 11.28% (7108/63,015) of the participants, with current or prior PrEP use reported by 21.95% (13,832/63,015) and 8.12% (5118/63,015), respectively. Nearly half (3268/7108, 46%) of the past PEP users were current PrEP users, and another 39.9% (2836/7108) of the participants who reported past PEP use also reported prior PrEP use. In multivariable analysis, past PEP use was associated with current (relative risk ratio [RRR] 23.53, 99.9% CI 14.03-39.46) and prior PrEP use (RRR 52.14, 99.9% CI 29.39-92.50). Compared with White men, Black men had higher prevalence of past PEP use and current PrEP use, Latino men had higher prevalence of PEP use but no significant difference in PrEP use, and those identifying as another race or ethnicity reported higher prevalence of past PEP use and lower current PrEP use. Past PEP use and current PrEP use were highest in the Northeast, with participants in the Midwest and South reporting significantly lower PEP and PrEP use. A significant interaction of Black race by past PEP use with current PrEP use was found (RRR 0.57, 99.9% CI 0.37-0.87), indicating that Black men who previously used PEP were less likely to report current PrEP use. Participants who reported recent club drug use were significantly more likely to report past PEP use and current or prior PrEP use than those without recent club drug use. CONCLUSIONS: PrEP use continues to be the predominant HIV prevention strategy for SMM compared with PEP use. Higher rates of past PEP use and current PrEP use among Black SMM are noteworthy, given the disproportionate burden of HIV. Nonetheless, understanding why Black men who previously used PEP are less likely to report current PrEP use is an important avenue for future research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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