Providing Online-Based Sexual Health Outreach to Gay, Bisexual, and Queer Men in Ontario, Canada: Qualitative Interviews with Multisectoral Frontline Service Providers and Managers
Notice bibliographique
Résumé
The Internet is a common tool for gay, bisexual, and other men who have sex with men (MSM) to find sexual partners and sexual health information. Given persistently high human immunodeficiency virus (HIV) infection rates among MSM, it is important to examine the role of online outreach for MSM as part of HIV prevention and care. We provide an overview of the unique perspectives of online sexual health outreach, delivered through AIDS Service Organizations (ASOs) through sociosexual Internet sites and mobile applications. Data were drawn from the qualitative arm of the community-based Cruising Counts study conducted across Ontario from December 2013 to January 2014. ASO online outreach providers and managers (n = 22) were recruited to complete a 1-h in-person/telephone interview to explore in-depth their experiences with, and perspectives on, delivering online outreach services for MSM in Ontario. Thematic analyses were conducted inductively using NVivo 10. Service providers suggested a high demand for online outreach services for MSM. Strengths and advantages of online outreach over face-to-face outreach included anonymity, instant access to services, peer model, and accessing hard-to-reach populations of MSM. Barriers included consistent quality of service, collaborations between companies that own online technologies and outreach service agencies, budgetary and staff capacity issues, and uncertainty of best practices and evaluation parameters for online outreach. Findings from these interviews can inform service providers, policy makers, and researchers on how online sexual health outreach can play a greater role in HIV prevention by better acknowledging and addressing the opportunities and barriers experienced by service providers working with MSM communities online.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».