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Enregistrement W2892014144 · doi:10.2196/publichealth.9332

Strategies to Increase Latino Immigrant Youth Engagement in Health Promotion Using Social Media: Mixed-Methods Study

2018· article· en· W2892014144 sur OpenAlexvenueno aff
Elizabeth Andrade, W. Douglas Evans, Nicole Barrett, Mark Edberg, Sean D. Cleary

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Chronic Disease Prevention and Health Promotion
Mots-clésImmigrationSocial mediaPsychologyMultimethodologyHealth promotionPublic healthEnvironmental healthSocial psychologySociologyMedicinePolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Generating participant engagement in social media applications for health promotion and disease prevention efforts is vital for their effectiveness and increases the likelihood of effecting sustainable behavior change. However, there is limited evidence regarding effective strategies for engaging Latino immigrant youth using social media. As part of the Avance Center for the Advancement of Immigrant/Refugee Health in Washington, DC, USA, we implemented Adelante, a branded primary prevention program, to address risk factors for co-occurring substance use, sexual risk, and interpersonal violence among Latino immigrant adolescents aged 12 to 19 years in a Washington, DC suburb. OBJECTIVE: The objectives of this study were to (1) characterize Adelante participant Facebook reach and engagement and (2) identify post content and features that resulted in greater user engagement. METHODS: We established the Adelante Facebook fan page in October of 2013, and the Adelante social marketing campaign used this platform for campaign activities from September 2015 to September 2016. We used Facebook Insights metrics to examine reach and post engagement of Adelante Facebook page fans (n=743). Data consisted of Facebook fan page posts between October 1, 2013 and September 30, 2016 (n=871). We developed a 2-phased mixed-methods analytical plan and coding scheme, and explored the association between post content categories and features and a composite measure of post engagement using 1-way analysis of variance tests. P<.05 determined statistical significance. RESULTS: Posts on the Adelante Facebook page had a total of 34,318 clicks, 473 comments, 9080 likes or reactions, and 617 shares. Post content categories that were statistically significantly associated with post engagement were Adelante program updates (P<.001); youth achievement showcases (P=.001); news links (P<.001); social marketing campaign posts (P<.001); and prevention topics, including substance abuse (P<.001), safe sex (P=.02), sexually transmitted disease prevention (P<.001), and violence or fighting (P=.047). Post features that were significantly associated with post engagement comprised the inclusion of photos (P<.001); Spanish (P<.001) or bilingual (P=.001) posts; and portrayal of youth of both sexes (P<.001) portrayed in groups (P<.001) that were facilitated by adults (P<.001). CONCLUSIONS: Social media outreach is a promising strategy that youth programs can use to complement in-person programming for augmented engagement. The Latino immigrant youth audience in this study had a tendency toward more passive social media consumption, having implications for outreach strategies and engagement measurement in future studies. While study findings confirmed the utility of social marketing campaigns for increasing user engagement, findings also highlighted a high level of engagement among youth with posts that covered casual, day-to-day program activity participation. This finding identifies an underexplored area that should be considered for health messaging, and also supports interventions that use peer-to-peer and user-generated health promotion approaches.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
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 Opus0,205
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,282 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations64
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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