Bacterial sexually transmitted infections are concentrated in subpopulations of men who have sex with men using HIV pre-exposure prophylaxis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Studies have shown varying trends in incidence of sexually transmitted infections (STIs) among individuals using HIV pre-exposure prophylaxis (PrEP). Characterization of individuals at increased risk for STIs may offer an opportunity for targeted STI screening. DESIGN: Group-based trajectory modeling. METHODS: We screened participants from the AMPrEP demonstration project (2015-2020) for urogenital, anal, and pharyngeal chlamydia and gonorrhea, and syphilis every 3 months and when needed. We identified trajectories of STI incidence within individuals over time and determinants of belonging to a trajectory group. We calculated cumulative proportions of STIs within STI trajectory groups. RESULTS: Three hundred and sixty-six participants with baseline and at least one screening visit during follow-up were included (median follow-up time = 3.7 years [interquartile range, IQR = 3.5-3.7]). We identified three trajectories of STI incidence: participants with a mean of approximately 0.1 STIs per 3 months ('low overall', 52% of the population), participants with a mean 0.4 STI per 3 months ('medium overall', 43%), and participants with high and fluctuating (between 0.3 and 1 STIs per 3 months) STI incidence ('high and fluctuating', 5%). Participants in the 'low overall' trajectory were significantly older, and reported less chemsex and condomless anal sex with casual partners than participants in the other trajectories. Participants in the 'high and fluctuating' and 'medium overall' groups accounted for respectively 23 and 64% of all STIs observed during follow-up. CONCLUSIONS: STI incidence was concentrated in subpopulations of PrEP users who were younger, had more chemsex and condomless anal sex. Screening frequency for STIs could be reduced for subpopulations with low risk for incident STIs.
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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 | 0,001 |
| 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 ».