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Enregistrement W4406097990 · doi:10.2196/65713

HIV Pre-Exposure Prophylaxis Cascade Stages Among Men Who Have Sex With Men With Sexually Transmitted Infections in China: Multicenter Cross-Sectional Survey Study

2024· article· en· W4406097990 sur OpenAlexvenueno aff
Xue Yang, Wenting Kang, Zhuoer Zhang, Houlin Tang, Dapeng Zhang, Lijun Sun, Zaicun Li

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPre-exposure prophylaxisCross-sectional studyMedicineMen who have sex with menHuman immunodeficiency virus (HIV)Multicenter studyEnvironmental healthChinaVirologyDemographySyphilisGeographyInternal medicineRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is limited literature available regarding the knowledge and use of HIV pre-exposure prophylaxis (PrEP) among men who have sex with men (MSM) with sexually transmitted infections (STIs). Objective: This study's objective was to explore the HIV PrEP cascade stages (knowledge, willingness to use, and use) among MSM with STIs in China, in order to promote the implementation of PrEP in this population. Methods: A cross-sectional study was conducted using a respondent-driven sampling method in 19 cities in China, from January to August 2022. The study collected data on demographics, behaviors, and PrEP cascade stages from participants who were not infected with HIV and who self-reported being recently infected with STIs. After using chi-square tests or Fisher exact tests to analyze differences in the knowledge of PrEP, willingness to use PrEP, and PrEP use across different variables, multivariate logistic regression was used to analyze the influences of the different variables on PrEP cascade stages. Results: By August 2022, following screening and exclusion, a total of 1329 MSM were included in the study. Among them, 85.55% (n=1137) had heard of PrEP, 81.57% (n=1084) expressed their willingness to use PrEP if engaging in high-risk HIV behaviors, 70.58% (n=938) had consulted a health care professional about PrEP, 62.98% (n=837) reported having used PrEP, and 46.35% (n=616) possessed a basic understanding of PrEP. The results of multivariate logistic regression analyses showed that the same factors significantly influenced both knowledge of PrEP and willingness to take PrEP, including age, education, marital status, income, condom usage, participation in group sex, HIV status of the most recent male sexual partner, and postexposure prophylaxis (PEP) usage. The factors significantly related to the PrEP use included income, engagement in commercial sex, participation in group sex, HIV status of the most recent male sexual partner, new drug usage, and PEP usage. Conclusions: MSM with STIs were engaged with the PrEP cascade stages at a relatively high rate, but they lacked an understanding of PrEP and underestimated HIV risk. The prevalence of having a basic understanding of PrEP was lower than PrEP usage, and this suboptimal awareness could impede PrEP efficacy and lead to risk compensation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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