HIV Education, Empathy, and Empowerment (HIVE3): A Peer Support Intervention for Reducing Intersectional Stigma as a Barrier to HIV Testing among Men Who Have Sex with Men in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Men who have sex with men (MSM) in Ghana remain at heightened risk of HIV infection, and face challenges in accessing HIV prevention and care services. Previous research in Ghana shows that MSM face intersectional stigma across ecological levels (family, peers, healthcare settings, and community level) and the criminalization of same-gender sexual behaviors in the country. To protect their wellbeing from exposure to stigma, many MSM avoid interactions with healthcare systems and services, which inadvertently inhibits their opportunities for early detection and treatment of HIV. Consequently, MSM in Ghana carry a disproportionate burden of HIV prevalence (18%) compared to the general population (2%), highlighting the need for culturally relevant processes in HIV/STI prevention, and care communication to optimize sexual health and wellness among MSM in Ghana. To this effect, we collaborated with community partners to use the Assessment, Decision, Adaptation, Production, Topical Experts, Training, Testing (ADAPT-ITT) model to modify a theory-driven smartphone-based peer support intervention to enhance its focus on intersectional stigma reduction, and improve HIV health-seeking behaviors among MSM, including HIV testing and linkage to care. We used the Dennis Peer Support Model to develop the peer support components (emotional, informational, and appraisal support) to increase peer social support, decrease social isolation, and minimize intersectional stigma effects on HIV-related healthcare-seeking behaviors. This paper shows the preliminary acceptability and effectiveness of employing culturally relevant techniques and communication strategies to provide secure peer support to improve HIV prevention and care among key populations in highly stigmatized environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».