A Crowdsourcing Open Contest to Design Pre-Exposure Prophylaxis Promotion Messages: Protocol for an Exploratory Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the United States, black men who have sex with men (BMSM) are disproportionately affected by HIV. Pre-exposure prophylaxis (PrEP) can reduce HIV incidence. However, real-world implementation of PrEP outside of clinical trials has identified racial disparities in PrEP awareness, uptake, and adherence. In the context of a long history of medical mistrust and power imbalances between scientists and community members, strategies to increase uptake of PrEP among BMSM should consider ways to ensure messages address the needs and priorities of the community. Crowdsourcing contests shift traditional individual tasks to a large group and may enhance community engagement. OBJECTIVE: This paper describes the research protocol of a contest approach to soliciting PrEP promotion messages among BMSM in Baltimore. METHODS: Open-contest implementation and evaluation will proceed as follows: (1) organize a community steering group; (2) develop platforms to solicit crowd input; (3) engage the community to contribute ideas through a Web-based forum and in-person events; (4) evaluate contest entries using both community panel judge assessment and crowd voting; (5) utilize mixed methods to evaluate feasibility, acceptability, and community engagement; and (6) disseminate contest results. RESULTS: This study was funded by the National Institutes of Health (National Institute of Mental Health: R34MH116725) in May 2018 and was approved by the institutional review board in April 2018. The open contest started in February 2019, and data analyses for the mixed method evaluation are expected to complete in December 2019. CONCLUSIONS: The contest will potentially bring new ideas in developing more impactful and locally defined PrEP promotion campaigns. We will determine whether an open-contest approach is acceptable among BMSM in Baltimore. If successful, this study can inform future projects using a similar approach on how to identify and implement programs and policies that are more responsive to community needs and that build up community assets. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/15590.
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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 | 0,066 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,017 |
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 ».