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Enregistrement W4206282744 · doi:10.2196/27792

Support for Texting-Based Condom Negotiation Among Forcibly Displaced Adolescents in the Slums of Kampala, Uganda: Cross-sectional Validation of the Condom Use Negotiated Experiences Through Technology Scale

2021· article· en· W4206282744 sur OpenAlexafffundvenue
Moses Okumu, Carmen H. Logie, David Ansong, Simon Mwima, Robert Hakiza, Peter A. Newman

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensUnited Nations University Institute for Water, Environment, and HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Research and InnovationCanada Research Chairs
Mots-clésCondomCronbach's alphaReproductive healthConfirmatory factor analysisPopulationScale (ratio)PsychologyCross-sectional studySocial psychologyClinical psychologyMedicineDemographyFamily medicineStructural equation modelingEnvironmental healthPsychometricsStatisticsGeographyHuman immunodeficiency virus (HIV)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Promoting sexual health among forcibly displaced adolescents is a global public health priority. Digital sexual communication strategies (eg, sexting) may increase adolescents' confidence in discussing sexual health issues and negotiating condom use. However, limited evidence exists describing validated measures for text-based condom negotiation in the literature. OBJECTIVE: This study helps fill this gap by adapting and examining the psychometric properties of a condom use experience through technology (condom use negotiated experiences through technology [CuNET]) scale. METHODS: Using peer network sampling, 242 forcibly displaced adolescents (aged 16-19 years) living in Kampala's slums were recruited for participation between January and March 2018. A subscale (embarrassment to negotiate condom use) of the Multidimensional Condom Attitudes Scale was adapted to incorporate sexting, yielding CuNET. Participants were randomly assigned to calibration and validation subsamples to conduct exploratory and confirmatory factor analyses to establish and validate the scale. CuNET measured participants' support levels for texting-based condom negotiation via sexting based on gender, and multivariable logistic regression was used to explore its associations with sexual health outcomes (recent consistent condom use, access to sexual and reproductive health services, and lifetime sexually transmitted infection testing). RESULTS: =5.3; P=.26; root mean square error of approximation=0.05, 90% CI 0.00-0.16; comparative fit index=0.99; Tucker-Lewis index=0.99; standardized root mean square residual=0.006), and reliability (Cronbach α=.98). Adolescent girls showed significantly lower levels of support for using sexting to negotiate condom use (mean 13.60, SE 0.70 vs mean 21.48, SE 1.23; P=.001). In multivariable analyses, a 1-point increase in the CuNET score was associated with increased odds of recent consistent condom use (adjusted odds ratio [aOR] 1.73, 95% CI 1.24-2.41) but not with access to sexual and reproductive health services (aOR 1.51, 95% CI 0.99-2.30) or lifetime sexually transmitted infection testing (aOR 0.90, 95% CI 0.64-1.26). CONCLUSIONS: The unidimensional CuNET scale is valid and reliable for forcibly displaced adolescents living in slums in Kampala, gender-sensitive, and relevant for predicting consistent condom use among urban displaced and refugee adolescents. Further development of this scale will enable a better understanding of how adolescents use digital tools for condom negotiation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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