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Enregistrement W2731458119 · doi:10.1177/1049732317716419

Gay Men’s Understanding and Education of New HIV Prevention Technologies in Vancouver, Canada

2017· article· en· W2731458119 sur OpenAlexafffundabout
Ben Klassen, Nathan J. Lachowsky, Sally Y. Lin, Joshua Edward, Sarah Chown, Robert S. Hogg, David Moore, Eric Abella Roth

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaPHS Community Services SocietySimon Fraser UniversityUniversity of VictoriaVancouver Native Health SocietyAIDS Vancouver
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseMichael Smith Health Research BCCanadian Foundation for AIDS Research
Mots-clésThematic analysisStigma (botany)Variety (cybernetics)Public relationsHealth careHuman immunodeficiency virus (HIV)PopulationPsychologyEarly adopterThe InternetMedical educationMedicineQualitative researchPolitical scienceSociologyFamily medicineBusinessEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective rollout of HIV treatment-based prevention such as pre-exposure prophylaxis and treatment as prevention has been hampered by poor education, limited acceptability, and stigma among gay men. We undertook a thematic analysis regarding the education sources and acceptability of these New Prevention Technologies (NPTs) using 15 semistructured interviews with gay men in Vancouver, Canada, who were early adopters of NPTs. NPT education was derived from a variety of sources, including the Internet, health care providers, community organizations, sexual partners, and peers; participants also emphasized their own capacities as learners and educators. Acceptable forms of NPT education featured high-quality factual information, personal testimony, and easy access. Stigma was highlighted as a major barrier. For public health, policy makers, and gay communities to optimize the personal and population benefits of NPTs, there is a need for increased community support and dialogue, antistigma efforts, early NPT adopter testimony, and personalized implementation strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,472
Tête enseignante GPT0,608
Écart entre enseignants0,136 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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