A Technology-Based Training Tool for a Health Promotion and Sex Education Program for Justice-Involved Youth: Development and Usability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Justice-involved youth are especially vulnerable to mental health distress, substance misuse, and risky sexual activity, amplifying the need for evidence-based programs (EBPs). Yet, uptake of EBPs in the justice system is challenging because staff training is costly in time and effort. Hence, justice-involved youth experience increasing health disparities despite the availability of EBPs. OBJECTIVE: To counter these challenges, this study develops and pilot-tests a prototype of a technology-based training tool that teaches juvenile justice staff to deliver a uniquely tailored EBP for justice-involved youth-PHAT (Preventing HIV/AIDS Among Teens) Life. PHAT Life is a comprehensive sex education, mental health, and substance use EBP collaboratively designed and tested with guidance from key stakeholders and community members. The training tool addresses implementation barriers that impede uptake and sustainment of EBPs, including staff training and support and implementation costs. METHODS: Staff (n=11) from two juvenile justice settings pilot-tested the technology-based training tool, which included five modules. Participants completed measures of HIV and sexually transmitted infection (STI) knowledge, sex education confidence, and implementation outcomes such as training satisfaction, adoption, implementation, acceptability, appropriateness, and sustainability. PHAT Life trainers assessed fidelity through two activity role plays participants submitted upon completing the training modules. RESULTS: =3.07; P=.01), and were very satisfied (mean 4.42, SD 0.36) with the training tool and the PHAT Life curriculum. They believed that the training tool and curriculum could be adopted, implemented, and sustained within their settings as an appropriate and acceptable intervention and training. CONCLUSIONS: Overall, the results from this pilot test demonstrate feasibility and support continuing efforts toward completing the training tool and evaluating it within a fully powered randomized controlled trial. Ultimately, this study will provide a scalable option for disseminating an EBP and offers a more cost-effective and sustainable way to train staff in an EBP.
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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 | 0,013 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».