An mHealth Intervention to Improve Young Gay and Bisexual Men’s Sexual, Behavioral, and Mental Health in a Structurally Stigmatizing National Context
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Young gay and bisexual men (YGBM) in some Eastern European countries, such as Romania, face high stigma and discrimination, including in health care. Increasing HIV transmission is a concern given inadequate prevention, travel to high-prevalence countries, and popularity of sexual networking technologies. OBJECTIVE: This study aimed to adapt and pilot test, in Romania, a preliminarily efficacious mobile health (mHealth) HIV-prevention intervention, created in the United States, to reduce HIV risk among YGBM. METHODS: After an intervention formative phase, we enrolled 43 YGBM, mean age 23.2 (SD 3.6) years, who reported condomless sex with a male partner and at least 5 days of heavy drinking in the past 3 months. These YGBM completed up to eight 60-minute text-based counseling sessions grounded in motivational interviewing and cognitive behavioral skills training with trained counselors on a private study mobile platform. We conducted one-group pre-post intervention assessments of sexual (eg, HIV-risk behavior), behavioral (eg, alcohol use), and mental health (eg, depression) outcomes to evaluate the intervention impact. RESULTS: From baseline to follow-up, participants reported significant (1) increases in HIV-related knowledge (mean 4.6 vs mean 4.8; P=.001) and recent HIV testing (mean 2.8 vs mean 3.3; P=.05); (2) reductions in the number of days of heavy alcohol consumption (mean 12.8 vs mean 6.9; P=.005), and (3) increases in the self-efficacy of condom use (mean 3.3 vs mean 4.0; P=.01). Participants reported significant reductions in anxiety (mean 1.4 vs mean 1.0; P=.02) and depression (mean 1.5 vs mean 1.0; P=.003). The intervention yielded high acceptability and feasibility: 86% (38/44) of participants who began the intervention completed the minimum dose of 5 sessions, with an average of 7.1 sessions completed; evaluation interviews indicated that participation was rewarding and an "eye-opener" about HIV risk reduction, healthy identity development, and partner communication. CONCLUSIONS: This first mHealth HIV risk-reduction pilot intervention for YGBM in Eastern Europe indicates preliminary efficacy and strong acceptability and feasibility. This mobile prevention tool lends itself to broad dissemination across various similar settings pending future efficacy testing in a large trial, especially in contexts where stigma keeps YGBM out of reach of affirmative health interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».