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Enregistrement W4402356107 · doi:10.2196/59095

Characteristics of and Factors Associated With Partner Service Uptake Cascade Among People With Newly Reported HIV/AIDS Diagnoses in Southeastern China in 2022: Cross-Sectional Survey

2024· article· en· W4402356107 sur OpenAlexvenueno aff
Jun Jiang, Lin Chen, Wei Cheng, Wanjun Chen, Jiezhe Yang, Yun Xu, Xin Zhou, Xiaohong Pan, Chengliang Chai

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDemographyHuman immunodeficiency virus (HIV)Men who have sex with menSexual partnerChinaCross-sectional studyFamily medicineSyphilisGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: HIV notification and testing integrated into partner service (PS) practices among HIV-positive individuals have been proven to be an efficient approach for case finding, although it remains a weak link in China. Although nonmarital sexual activities accounted for a large proportion of newly diagnosed HIV-positive cases in China, little is known about PS uptake and associated factors within nonmarital partnerships. OBJECTIVE: This study aimed to describe HIV PS utilization and its associated factors among HIV-positive individuals with nonmarital sexual partners. METHODS: We recruited newly diagnosed HIV-positive individuals who had nonmarital sexual partners in 2022 in Zhejiang Province and offered them PS. We described the PS uptake cascade within sexual partner categories and analyzed the associated factors with 3 primary outcomes from the participants' perspective: nonmarital partner enumeration, HIV testing, and HIV positivity. RESULTS: In this study, 3509 HIV-positive individuals were recruited as participants, and they enumerated 2507 nonmarital sex partners (2507/14,556, 17.2% of all nonmarital sex partners) with contact information. Among these, 43.1% (1090/2507) underwent an HIV test, with an HIV-positive rate of 28.3% (309/1090). Heterosexual commercial partners were the least likely of being enumerated (441/4292, 10.3%) and had the highest HIV-positive rate (40/107, 37.4%). At the participant level, 48.1% (1688/3509) of the participants enumerated at least one nonmarital sex partner with contact information, 52.7% (890/1688) had a sex partner tested for HIV, and 31% (276/890) had at least one nonmarital sex partner who tested positive. Multivariate analysis indicated that gender and transmission route were associated with both nonmarital sex partner enumeration and HIV testing. Age and occupation were associated with nonmarital sex partner enumeration and HIV positivity. Compared with participants who had no regular nonmarital sex partner, those who had a regular nonmarital sex partner were more likely to enumerate nonmarital sex partners (adjusted odds ratio [aOR] 3.017, 95% CI 2.560-3.554), have them get tested for HIV (aOR 1.725, 95% CI 1.403-2.122), and have an HIV-positive nonmarital sex partner (aOR 1.962, 95% CI 1.454-2.647). CONCLUSIONS: The percentage of partner enumeration was low, and HIV testing rate was moderate among nonmarital partnerships of HIV-positive individuals. More efforts should be made to improve PS practices among HIV-positive individuals and address the gap in partner enumeration, especially for heterosexual commercial nonmarital partnerships. Additionally, enhancing PS operational skills among health care personnel could increase the overall efficiency of PS uptake in China.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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