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Enregistrement W2125284636 · doi:10.2196/mhealth.2904

Sexual and Reproductive Health for Young Adults in Colombia: Teleconsultation Using Mobile Devices

2014· article· en· W2125284636 sur OpenAlexvenueno aff
Catalina López, Daniel Ramírez, José Ignacio Valenzuela, Arturo Argüello, Juan Pablo Sáenz, Stephanie Trujillo, Darío Correal, Roosevelt Fajardo, Cristina Domínguez

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReproductive healthHuman sexualityPublic healthSexual behaviorYoung adultMedicinePsychologyEnvironmental healthGerontologyPopulationClinical psychologyNursingGender studiesSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sexual risk behaviors associated with poor information on sexuality have contributed to major public health problems in the area of sexual and reproductive health in teenagers and young adults in Colombia. OBJECTIVE: To report our experience with the use of DoctorChat Mobile to provide sexual education and information among university students in Bogota, Colombia, and knowledge about the sexual risk factors detected among them. METHODS: A mobile app that allows patients to ask about sexual and reproductive health issues was developed. Sexual and reproductive risk behaviors in a sample of young adults were measured before and after the use of the app through the validated survey Family Health International (FHI) Behavioral Surveillance Survey (BSS) for Use With Adults Between 15 and 49 Years. A nonprobabilistic convenience recruitment was undertaken through the study´s webpage. After completing the first survey, participants were allowed to download and use the app for a 6-month period (intervention), followed by completion of the same survey once again. For the inferential analysis, data was divided into 3 groups (dichotomous data, discrete quantitative data, and ordinal data) to compare the results of the questions between the first and the second survey. The study was carried out with a sample of university students between 18 and 29 years with access to mobile phones. Participation in the study was voluntary and anonymous. RESULTS: A total of 257 subjects met the selection criteria. The preintervention survey was answered by 232 subjects, and 127 of them fully answered the postintervention survey. In total, 54.3% (69/127) of the subjects completed the survey but did not use the app, leaving an effective population of 58 subjects for analysis. Of these subjects, 53% (31/58) were women and 47% (27/58) were men. The mean age was 21 years, ranging between 18 and 29 years. The differences between the answers from both surveys were not statistically significant. The main sexual risk behaviors identified in the population were homosexual intercourse, nonuse of condoms, sexual intercourse with nonregular and commercial partners, the use of psychoactive substances, and lack of knowledge on symptoms of sexually transmitted diseases and HIV transmission. CONCLUSIONS: Although there were no differences between the pre- and postintervention results, the study revealed different risk behaviors among the participating subjects. These findings highlight the importance of promoting high-impact educational strategies on this matter and the importance of providing teenagers and young adults with easily accessible tools with reliable health information, regardless of their socioeconomic status.

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)0,000
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,395 · 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

Citations26
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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