Intimate partner violence among men who have sex with men in Canada: a cohort analysis (2017-2022)
Bibliographic record
Abstract
Contexte: La violence entre partenaires intimes (VPI) constitue un problème de santé publique majeur. Cependant, la plupart des études ont principalement porté sur la VPI dans les relations hétérosexuelles, accordant une attention limitée à la VPI chez les partenaires de même sexe. Des études suggèrent que les hommes gais, bisexuels et autres hommes ayant des relations sexuelles avec des hommes (GBH) peuvent être exposés à des taux de VPI similaires à ceux des femmes hétérosexuelles, soulignant ainsi l'importance de mieux comprendre la prévalence de la VPI et son association avec des conséquences négatives pour la santé chez les GBH.Objectifs: Ma thèse vise à améliorer notre compréhension de l'expérience et de la perpétration de VPI chez les GBH en couple à Montréal, Toronto, et Vancouver (Canada) en:(1)Estimer la prévalence de période de l'expérience et de la perpétration de VPI physique et/ou sexuelle (VPI),(2)Identifier les déterminants de l'expérience de de la perpétration de VPI, et (3)Évaluer les tendances temporelles de la prévalence de la VPI avant et après les restrictions liées à la COVID-19.Méthodes: L'étude de cohorte Engage a recruté par échantillonnage guidé par les répondants des GBH à Montréal, Toronto et Vancouver pour améliorer les services de prévention du VIH et d'autres infections transmissibles sexuellement et par le sang au Canada. J'ai utilisé les données des participants avec un suivi entre 2017 et 2022 et inclus seulement les visites où les participants ont déclaré être en couple lors de cette visite ou de la dernière visite disponible. J'ai premièrement décrit le profil sociodémographique des participants et les tendances temporelles de la VPI pour chaque ville en utilisant des poids d'échantillonnage. J'ai ensuite estimé l'association entre la VPI et les déterminants à l’aide de régressions de Poisson avec des erreurs types robustes (équations d'estimation généralisées, GEE), tout en ajustant pour le biais de sélection (poids de probabilité inverse de la censure, IPCW) et les covariables. Les IPCW ont été calculés pour chaque ville et chaque visite à l'aide de modèles de score de propension utilisant les covariables avec un déséquilibre entre les participants avec des données de suivi et ceux sans (différence moyenne standardisée>0.1). Enfin, j'ai estimé les changements dans la prévalence de VPI pendant les périodes de restrictions COVID-19 avec de modèles de régression à spline cubique naturelle avec GEE.Résultats: J'ai analysé 1 455 participants en couple avec des données de suivi (âge médian 32 ans, 82 % gays, et 71 % blancs). Au départ, 31 % des participants ont déclaré avoir vécu une expérience de VPI au cours de leur vie et 17 % ont déclaré avoir perpétré au cours de leur vie. La violence physique était plus courante que la violence sexuelle pour l'expérience de VPI (25 % contre 13 %) et la perpétration (16 % contre 2 %). La prévalence de l'expérience de VPI au cours des 6 derniers mois (P6M) était supérieure à celle de la perpétration de VPI (7 % contre 4 %). Les taux d’expérience et de perpétration de VPI entre les villes étaient semblables. La consommation de drogues illicites était associée à une augmentation du risque d'expérience de VPI (rapport de prévalence ajusté, aPR=1,70; intervalle de confiance à 95 %, IC95%: 1,05-2,76) et de perpétration (aPR=2,25; IC95 %: 1,25-4,07). L'expérience et la perpétration de VPI sont restées stables au fil du temps, et les périodes de restrictions liées à la COVID-19 n'ont été associées à aucun changement.Conclusions: La VPI est répandue chez les GBH, et les sous-groupes marginalisés étaient particulièrement exposés au risque d'expérience et de perpétration de VPI. Malgré une forte prévalence de VPI au sein de cette population, les tendances de VPI P6M étaient relativement stables au cours de la période d'étude. Une action intersectionnelle est nécessaire pour lutter contre la VPI et ses facteurs de risque afin d'améliorer la santé
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".