Acceptability of an existing online sexually transmitted and blood-borne infection testing model among gay, bisexual and other men who have sex with men in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Gay, bisexual and other men who have sex with men (GBM) are disproportionately affected by sexually transmitted and blood-borne infections (STBBI) due to stigma and other factors such as structural barriers, which delay STBBI testing in this population. Understanding acceptability of online testing is useful in expanding access in this population, thus we examined barriers to clinic-based testing, acceptability of a potential online testing model, and factors associated with acceptability among GBM living in Ontario. Methods: Sex Now 2019 was a community-based, online, bilingual survey of GBM aged ≥15. Prevalence ratios (PR) and 95% confidence intervals (95%CI) were calculated using modified Poisson regression with robust variances. Multivariable modelling was conducted using the Hosmer-Lemeshow-Sturdivant approach. Results: Among 1369 participants, many delayed STBBI testing due to being too busy (31%) or inconvenient clinic hours (29%). Acceptability for online testing was high (80%), with saving time (67%) as the most common benefit, and privacy concerns the most common drawback (38%). Statistically significant predictors of acceptability for online testing were younger age (PR = 0.993; 95%CI: 0.991-0.996); a greater number of different sexual behaviours associated with STBBI transmission (PR = 1.031; 95%CI: 1.018-1.044); identifying as an Indigenous immigrant (PR = 1.427; 95%CI: 1.276-1.596) or immigrant of colour (PR = 1.158; 95%CI: 1.086-1.235) compared with white non-immigrants; and currently using HIV pre-exposure prophylaxis (PrEP) compared to not currently using PrEP (PR = 0.894; 95%CI: 0.828-0.965). Conclusions: Acceptability of online testing was high among GBM in Ontario. Implementing online STBBI testing may expand access for certain subpopulations of GBM facing barriers to current in-person testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».