Wir haben vor Kurzem ein Manuskript veröffentlicht, in dem Daten von Männern, die Sex mit Männern haben (MSM) und in der ganzen Schweiz individuelle sexualmedizinische Beratung in Anspruch nehmen, untersucht wurden. 

Das Manuskript mit dem Titel “Machine Learning Identifies Sexual Behavior Subgroups Among Men Who Have Sex with Men in Switzerland ” (Salazar-Vizcaya et al. Arch Sex Behav, https://link.springer.com/article/10.1007/s10508-025-03187-2) erfasst die Vielfalt sexueller Verhaltensweisen und unterstützt die Entwicklung zielgruppenspezifische sexualgesundheitlicher Botschaften. Zudem wird aufgezeigt, dass bereits Ersterhebungen im Rahmen von Beratungsgesprächen zukünftiges Sexualverhalten vorhersagen können.

Dieses Projekt wurde unterstützt durch den SNF-Projektgrant mit dem Titel „The role of sexual behaviour dynamics and treatment-as-prevention in the spread of HIV, Hepatitis C and syphilis: Predicting the conditions for control and elimination”. 

Machine Learning Identifies Sexual Behavior Subgroups Among Men Who Have Sex with Men in Switzerland

We recently published a manuscript that studied data on men who have sex with men (MSM) attending individual sexual health counselling across Switzerland. 

The manuscript entitled “Machine Learning Identifies Sexual Behavior Subgroups Among Men Who Have Sex with Men in Switzerland” (Salazar-Vizcaya et.al. Arch Sex Behav 2025, ssshttps://link.springer.com/article/10.1007/s10508-025-03187-2) captures sexual behavioural diversity and helps guide customized sexual health messages while demonstrating that first visit registries could predict future sexual behaviour.

This project was supported by the SNF project grant entitled “The role of sexual behaviour dynamics and treatment-as-prevention in the spread of HIV, Hepatitis C and syphilis: Predicting the conditions for control and elimination”.