Evaluation of the Sexual Health Behaviors of Black Male Adolescents and Young Adults Through Social Media Platforms: Web-Based Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social media platforms such as Facebook, Instagram, and Twitter, which have millions of users who interact and communicate every day, have been effective in promoting sexual health interventions and in disseminating reproductive health education. They have also been shown to be useful in health promotion and have been used to track several key metrics (eg, comments, posts) among users of all demographics. However, there is a lack of research on the impact and reach of these social media platforms as a community-based tool for disseminating sexual health information and for increasing engagement among Black adolescents and young adults, which is a targeted high-risk population. OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine the social media platforms and banner advertisements that affected engagement among Black male adolescents and young adults in participating in web-based health surveys. METHODS: A web-based survey was conducted from March 2019 to July 2019 to assess sexual health and health behaviors in a convenience sample of Black male adolescents and young adults in the age range of 18-24 years (N=170). Social media metrics from Facebook, Instagram, and Twitter were monitored. This cross-sectional survey comprised several categories, including basic personal information, drug-related risk behaviors, health care, sexual reproductive health questions, attitudes, norms, and perceived control, mental health, violence-related risk behaviors, and social media preferences. RESULTS: Social media advertisements on the Black Male Opinion survey reached approximately 146,412 individuals. Our primary finding of the web-based survey engagement was that referral (eg, group chat, indirect social media sharing) led to as the greatest proportion of recruitment, with Twitter and YouTube as the preferred sites to receive sexual health information. CONCLUSIONS: Recognizing the variety of technologies being used among Black male young adults and adolescents can help the community, researchers, and health care providers understand the web-based engagement of this high-risk population. This information may also promote culturally sensitive, customized marketing on sexual health information for this population.
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».