P311 Examining interactions with online outreach workers for gay, bisexual and other men who have sex with men
Notice bibliographique
Résumé
Background As the Internet is increasingly becoming a platform for sexual health education, gay, bisexual and other men who have sex with men (GBM) are having greater interactions with online outreach workers. However, little is known about the content or their assessment of these interactions. Methods Recruitment of GBM aged 14+ into the #iCruise study occurred across Ontario from 07/2017–01/2018 via socio-sexual websites/apps. Participants reported details about the interactions they had with online outreach workers including what health topics were discussed and gave an assessment of the interaction via Likert scale questions. Results A total of 910 GBM who completed baseline cross-sectional data collection were eligible for this analysis. Half of participants (49%) reported being under age 30, 62% White, 65% gay-identified, 12% HIV-positive, 44% with some university education, and 12% living in rural areas. Among the sample, nearly 10% (9.7%, n=88/910) reported having ever interacted with an online outreach worker: of these, 37 (42%) reported one interaction, 38 (43%) reported 2–5 interactions, and 8 (9%) reported 6+ interactions; 5 (6%) unsure. Healthy sex (34%) and HIV/STI testing (e.g., where to get tested; 34%) were the most popular topics discussed, followed by HIV/STI prevention (27%), pre-exposure prophylaxis (PrEP) (19%), HIV/sexually transmitted infection (STI) transmission risk (17%), HIV/STI treatment and care (13%), condoms (11%) and lube (11%). When rating the outreach interaction, GBM reported: it was easy to understand (92%), gay/bisexual friendly (88%), relevant to gay/bisexual guys (87%), ‘didn’t make me feel bad about myself’ (79%), applicable (72%), and the interaction had fully answered their question (74%). Over half of the participants reported the information was transgender friendly (56%) and relevant to trans guys (52%). Conclusion A significant minority of GBM had interactions with online outreach that covered a range of health topics. These interactions were generally very positive and rated understandable, applicable, and inclusive. Disclosure No significant relationships.
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 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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,004 |
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 ».