Randomized Controlled Trials of Technology-Based HIV/STI and Drug Abuse Preventive Interventions for African American and Hispanic Youth: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIV/sexually transmitted infections (STIs) and drug abuse remain significant public health concerns in the United States, and African American and Hispanic youth are disproportionately affected. Although technology-based interventions are efficacious in preventing and reducing HIV/STI and licit/illicit drug use behaviors, relatively little is known regarding the state of the science of these interventions among African American and Hispanic youth. OBJECTIVE: The aim of this review is to identify and examine randomized controlled trials (RCTs) of technology-based HIV/STI and/or drug abuse preventive interventions for African American and Hispanic youth. METHODS: We searched electronic databases (ie, PubMed, Proquest, PsycINFO, Ebscohost, Google Scholar) to identify studies between January 2006 and October 2016. RCTs of technology-based interventions targeting African American and Hispanic youth HIV/STI risk behaviors, including sexual risk, licit and illicit drug use, and HIV/STI testing were included. RESULTS: Our search revealed a total of three studies that used an RCT design and included samples comprised of >50% African American and/or Hispanic youth. The follow-up assessments ranged from two weeks to six months and the number of participants in each trial ranged from 72 to 141. The three interventions were theory-driven, interactive, and tailored. The long-term effects of the interventions were mixed, and outcomes included reductions in sex partners, licit drug use, and condomless anal sex acts. CONCLUSIONS: Although technology-based interventions seem promising in the prevention of HIV/STI and drug abuse among African American and Hispanic youth, more research is needed.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,055 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,032 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».