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Enregistrement W4307877772 · doi:10.2196/32888

Excessive Drinking Among Men Who Have Sex With Men Recruited From Web-Based Resources: Cross-sectional Questionnaire Study

2022· article· en· W4307877772 sur OpenAlexvenueno aff
César Pérez-Romero, Juan Miguel Guerras, Juan Hoyos, Marta Donat, Gregorio Barrio, Luís de la Fuente, David Palma, Patricia García de Olalla, María José Belza

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIIPlan Nacional sobre Drogas
Mots-clésCross-sectional studyEnvironmental healthMedicineMen who have sex with menDemographyPsychologyFamily medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: US and Northern European studies have found a higher prevalence of alcohol-related problems among men who have sex with men (MSM) than among the general population of men (GPM). However, most of them relied on traditional sampling methods, not profiting from MSM dating apps and websites for recruitment. Besides, analogous comparisons in Southern Europe are lacking. OBJECTIVE: This study aimed to compare several indicators of excessive drinking between MSM and GPM in Spain. METHODS: Overall, 5862 MSM were recruited through dating apps or websites for the Méthysos Project, and 10,349 GPM were recruited using probability sampling via the Household Survey on Alcohol and Drugs in Spain from 2018 to 2020. The outcomes were the prevalence of hazardous or harmful drinking (Alcohol Use Disorders Identification Test [AUDIT] ≥8), hazardous drinking (AUDIT-Consumption ≥4), harmful drinking (AUDIT-Problem ≥4), regular hazardous drinking (>14 standard drinks per week), and monthly binge drinking. The prevalence of excessive drinking indicators was calculated for MSM and GPM and compared using the adjusted prevalence ratio (aPR). Two different aPRs and their 95% CIs were estimated using Poisson regression models with robust variance. The first was adjusted for sociodemographic characteristics, and the second was adjusted for the aforementioned covariates plus other drug use. RESULTS: The prevalence of hazardous or harmful drinking was 15.6% (913/5862) among MSM versus 7.7% (902/10,349) among GPM. After adjusting for sociodemographic covariates, the risk was higher in MSM than in GPM for harmful or hazardous drinking (aPR 1.8, 95% CI 1.6-2.0), harmful drinking (aPR 2.3, 95% CI 2.0-2.7), and binge drinking (aPR 1.7, 95% CI 1.5-1.9); the same in both populations for hazardous drinking (aPR 0.9, 95% CI 0.9-1.0); and higher in GPM than in MSM for regular hazardous drinking (aPR 0.7, 95% CI 0.6-0.9). The relative excess risk of harmful drinking and binge drinking among MSM tended to increase with increasing education level and size of the place of residence, and the opposite was true for the deficit risk in regular hazardous drinking. Additional adjustment for other drug use greatly buffered the relative excess risk in harmful drinking and binge drinking in MSM, while it deepened its deficit risk in regular hazardous drinking. CONCLUSIONS: The use of web-based resources allowed recruiting a large sample of MSM. The risk of hazardous or harmful drinking was 80% greater in MSM than in GPM, which was mainly because of the higher risk of harmful drinking and binge drinking among MSM. Nearly 1 in 6 MSM would benefit from early brief alcohol intervention procedures. The subgroup with harmful or binge drinking combined with other drug use is an important contributor to excess MSM risk in hazardous or harmful drinking and must be a priority target for harm reduction interventions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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