Racial and Ethnic Differences in Mobile App Use for Meeting Sexual Partners Among Young Men Who Have Sex With Men and Young Transgender Women: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Young men who have sex with men and young transgender women (YMSM-YTW) use online spaces to meet sexual partners with increasing regularity, and research shows that experiences of racism online mimics the real world. Objective: We analyzed differences by race and ethnicity in web-based and mobile apps used to meet sexual partners as reported by Chicago-based YMSM-YTW in 2016-2017. Methods: A racially and ethnically diverse sample of 643 YMSM-YTW aged 16-29 years were asked to name websites or mobile apps used to seek a sexual partner in the prior 6 months, as well as provide information about sexual partnerships from the same period. We used logistic regression to assess the adjusted association of race and ethnicity with (1) use of any website or mobile apps to find a sexual partner, (2) use of a "social network" to find a sexual partner compared to websites or mobile apps predominantly used for dating or hookups, (3) use of specific websites or mobile apps, and (4) reporting successfully meeting a sexual partner online among website or mobile app users. Results: While most YMSM-YTW (454/643, 70.6%) used websites or mobile apps to find sexual partners, we found that Black non-Hispanic YMSM-YTW were significantly less likely to report doing so (comparing White non-Hispanic to Black non-Hispanic: adjusted odds ratio [aOR] 1.74, 95% CI 1.10-2.76). Black non-Hispanic YMSM-YTW were more likely to have used a social network site to find a sexual partner (comparing White non-Hispanic to Black non-Hispanic: aOR 0.20, 95% CI 0.11-0.37), though this was only reported by one-third (149/454, 32.8%) of all app-using participants. Individual apps used varied by race and ethnicity, with Grindr, Tinder, and Scruff being more common among White non-Hispanic YMSM-YTW (93/123, 75.6%; 72/123, 58.5%; and 30/123, 24.4%, respectively) than among Black non-Hispanic YMSM-YTW (65/178, 36.5%; 25/178, 14%; and 4/178, 2.2%, respectively) and Jack'd and Facebook being more common among Black non-Hispanic YMSM-YTW (105/178, 59% and 64/178, 36%, respectively) than among White non-Hispanic YMSM-YTW (6/123, 4.9% and 8/123, 6.5%, respectively). Finally, we found that while half (230/454, 50.7%) of YMSM-YTW app users reported successfully meeting a new sexual partner on an app, Black non-Hispanic YMSM-YTW app users were less likely to have done so than White non-Hispanic app users (comparing White non-Hispanic to Black non-Hispanic: aOR 2.46, 95% CI 1.50-4.05). Conclusions: We found that Black non-Hispanic YMSM-YTW engaged with websites or mobile apps and found sexual partners systematically differently than White non-Hispanic YMSM-YTW. Our findings give a deeper understanding of how racial and ethnic sexual mixing patterns arise and have implications for the spread of sexually transmitted infections among Chicago's YMSM-YTW.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».