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Enregistrement W2754671727 · doi:10.2196/jmir.8148

Video Game Intervention for Sexual Risk Reduction in Minority Adolescents: Randomized Controlled Trial

2017· article· en· W2754671727 sur OpenAlexaff
Lynn E. Fiellin, Kimberly Hieftje, Tyra Pendergrass, Tassos C. Kyriakides, Lindsay R. Duncan, James Dziura, Benjamin G. Sawyer, Linda C. Mayes, Cindy A. Crusto, Brian Forsyth, David A. Fiellin

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésPsychological interventionRandomized controlled trialMedicineReproductive healthSexual intercourseVideo gameIntervention (counseling)Adolescent healthEthnic groupDemographyPopulationPsychiatryInternal medicineMultimediaNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Human immunodeficiency virus (HIV) disproportionately impacts minority youth. Interventions to decrease HIV sexual risk are needed. OBJECTIVE: We hypothesized that an engaging theory-based digital health intervention in the form of an interactive video game would improve sexual health outcomes in adolescents. METHODS: Participants aged 11 to 14 years from 12 community afterschool, school, and summer programs were randomized 1:1 to play up to 16 hours of an experimental video game or control video games over 6 weeks. Assessments were conducted at 6 weeks and at 3, 6, and 12 months. Primary outcome was delay of initiation of vaginal/anal intercourse. Secondary outcomes included sexual health attitudes, knowledge, and intentions. We examined outcomes by gender and age. RESULTS: A total of 333 participants were randomized to play the intervention (n=166) or control games (n=167): 295 (88.6%) were racial/ethnic minorities, 177 (53.2%) were boys, and the mean age was 12.9 (1.1) years. At 12 months, for the 258 (84.6%) participants with available data, 94.6% (122/129) in the intervention group versus 95.4% (123/129) in the control group delayed initiation of intercourse (relative risk=0.99, 95% CI 0.94-1.05, P=.77). Over 12 months, the intervention group demonstrated improved sexual health attitudes overall compared to the control group (least squares means [LS means] difference 0.37, 95% CI 0.01-0.72, P=.04). This improvement was observed in boys (LS means difference 0.67, P=.008), but not girls (LS means difference 0.06, P=.81), and in younger (LS means difference 0.71, P=.005), but not older participants (LS means difference 0.03, P=.92). The intervention group also demonstrated increased sexual health knowledge overall (LS means difference 1.13, 95% CI 0.64-1.61, P<.001), in girls (LS means difference 1.16, P=.001), boys (LS means difference 1.10, P=.001), younger (LS means difference 1.18, P=.001), and older (LS means difference=1.08, P=.002) participants. There were no differences in intentions to delay the initiation of intercourse between the two groups (LS means difference 0.10, P=.56). CONCLUSIONS: An interactive video game intervention improves sexual health attitudes and knowledge in minority adolescents for at least 12 months. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT01666496; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01666496 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6syumc9C0).

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,203
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,367 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations83
Publié2017
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Résumé présentoui

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