Examining the secondary impacts of the COVID-19 pandemic on syndemic production and PrEP use among gay, bisexual and other men who have sex with men (GBM) in Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The secondary impacts of the COVID-19 pandemic may disproportionately affect gay, bisexual, and other men who have sex with men (GBM), particularly related to HIV prevention and treatment outcomes. We applied syndemic theory to examine PrEP disruptions during the during the height of the COVID-19 pandemic in Vancouver, Canada. METHODS: Sexually-active GBM, aged 16 + years, were enrolled through respondent-driven sampling (RDS) from February 2017 to August 2019. Participants completed a Computer-Assisted Self-Interview every six months and data were linked to the BC PrEP Program (program responsible for publicly funded PrEP in the province) to directly measure PrEP disruptions. The analysis period for this study was from March 2018-April 2021. We used univariable generalized linear mixed models to examine (1) six-month trends for syndemic conditions: the prevalence of moderate/severe depressive or anxiety symptoms, polysubstance use, harmful alcohol consumption, intimate partner violence, and (2) six-month trends for PrEP interruptions among HIV-negative/unknown GBM. We also applied 3-level mixed-effects logistic regression with RDS clustering to examine whether syndemic factors were associated with PrEP interruptions. RESULTS: Our study included 766 participants, with 593 participants who had at least one follow-up visit. The proportion of respondents with abnormal depressive symptoms increased over the study period (OR = 1.35; 95%CI = 1.17, 1.56), but we found decreased prevalence for polysubstance use (OR = 0.89; 95%CI = 0.82, 0.97) and binge drinking (OR = 0.74; 95%CI = 0.67, 0.81). We also found an increase in PrEP interruptions (OR = 2.33; 95%CI = 1.85, 2.94). GBM with moderate/severe depressive symptoms had higher odds (aOR = 4.80; 95%CI = 1.43, 16.16) of PrEP interruptions, while GBM with experiences of IPV had lower odds (aOR = 0.38; 95%CI = 0.15, 0.95) of PrEP interruptions. GBM who met clinical eligibility for PrEP had lower odds of experiencing PrEP interruptions (aOR = 0.25; 95%CI = 0.11, 0.60). CONCLUSION: There were increasing PrEP interruptions since March 2020. However, those most at risk for HIV were less likely to have interruptions. Additional mental health services and targeted follow-up for PrEP continuation may help to mitigate the impacts of the COVID-19 pandemic on GBM.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».