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Enregistrement W3097677298 · doi:10.1016/j.heliyon.2020.e05378

Co-creation of a health education program for improving the uptake of HIV self-testing among men in Rwanda: nominal group technique

2020· article· en· W3097677298 sur OpenAlexaff
Tafadzwa Dzinamarira, Augustin Mulindabigwi, Tivani P. Mashamba-Thompson

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensHIV Legal Network
Organismes subventionnairesInyuvesi Yakwazulu-Natali
Mots-clésCurriculumHuman immunodeficiency virus (HIV)MedicineMedical educationTransformational leadershipPsychologyFamily medicinePolitical sciencePublic relationsPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study sought to collaborate with key stakeholders to reach a consensus regarding the predominant barriers preventing the uptake of HIV testing services (HTS) by men and co-create an acceptable educational program to improve the knowledge of HIV self-testing (HIVST) among men in Rwanda. METHODS: We employed the nominal group technique to identify a consensus regarding the predominant barriers currently impeding the male uptake of HTS. The health education program content was guided by the ranked barriers. We applied Mezirow's Transformational Learning Theory for curriculum development. RESULTS: Eleven key barriers currently impeding the male uptake of HTS were identified in the nominal group process. The stakeholders co-created an interactive, structured curriculum containing information on the health locus of control; HIV etiology, transmission, diagnosis, status disclosure benefits, care and treatment services; and an overview of the HIVST background and test procedure to address multiple barriers. CONCLUSION: Key stakeholders co-created a comprehensive health education program tailored to men, which integrates education about health beliefs, HIV/AIDS and HIVST. Further studies to assess the effectiveness of the program are needed. It is anticipated that the intervention will improve the uptake of HIVST among men in Kigali, Rwanda.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,341 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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