Examining HIV Testing Coverage and Factors Influencing First-Time Testing Among Men Who Have Sex With Men in Zhejiang Province, China: Cross-Sectional Study Based on a Large Internet Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Men who have sex with men (MSM) constitute a significant population of patients infected with HIV. In recent years, several efforts have been made to promote HIV testing among MSM in China. OBJECTIVE: This study aimed to assess HIV testing coverage and factors associated with first-time HIV testing among MSM to provide a scientific basis for achieving the goal of diagnosing 95% of patients infected with HIV by 2030. METHODS: This cross-sectional study was conducted between July 2023 and December 2023. MSM were recruited from the "Sunshine Test," an internet platform that uses location-based services to offer free HIV testing services to MSM by visiting the WeChat official account in Zhejiang Province, China. Participants were required to complete a questionnaire on their demographic characteristics, sexual behaviors, substance use, and HIV testing history. A logistic regression model was used to analyze first-time HIV testing and its associated factors. RESULTS: A total of 7629 MSM participated in the study, with 87.1% (6647) having undergone HIV testing before and 12.9% (982) undergoing HIV testing for the first time. Multivariate logistic regression analysis revealed that first-time HIV testing was associated with younger age (adjusted odds ratio [aOR] 2.55, 95% CI 1.91-3.42), lower education (aOR 1.39, 95% CI 1.03-1.88), student status (aOR 1.35, 95% CI 1.04-1.75), low income (aOR 1.55, 95% CI 1.16-2.08), insertive anal sex role (aOR 1.28, 95% CI 1.05-1.56), bisexuality (aOR 1.69, 95% CI 1.40-2.03), fewer sex partners (aOR 1.44, 95% CI 1.13-1.83), use of rush poppers (aOR 2.06, 95% CI 1.70-2.49), unknown HIV status of sex partners (aOR 1.40, 95% CI 1.17-1.69), lack of awareness of HIV pre-exposure prophylaxis (aOR 1.39, 95% CI 1.03-1.88), and offline HIV testing uptake (aOR 2.08, 95% CI 1.80-2.41). CONCLUSIONS: A notable 12.9% (982/7629) of MSM had never undergone HIV testing before this large internet survey. We recommend enhancing HIV intervention and testing through internet-based platforms and gay apps to promote testing among MSM and achieve the target of diagnosing 95% of patients infected with HIV by 2030.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».