Interactive Online Educational Modules Increase HIV and STI Prevention Competency Among Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The rate of new HIV diagnoses in the United States continues to slowly decline, yet, men who have sex with men and transgender women remain disproportionately affected. Key to improving quality of prevention services are providers who are comfortable addressing concepts of HIV prevention and sexual health across the spectrum of gender identities and sexual orientations. It is important to begin HIV prevention and sexual health education before providers’ practice habits are established. To address this need, we developed interactive educational modules and tested their impact on HIV prevention knowledge and awareness in future providers. Methods: Sexual health providers at an academic hospital, research clinicians, community engagement professionals, and New York City community members were consulted to develop seven educational modules, which were piloted among medical students. Knowledge of HIV and sexually transmitted infection (STI) prevention and comfort assessing prevention needs of various patients were assessed via online questionnaires administered before and after our educational intervention. Results: Pre- and post-module surveys were completed by 125 and 89 students, respectively, from all four years of training. Before the intervention, the majority of students had heard of HIV pre-exposure prophylaxis ( PrEP) (99.2%) and post-exposure prophylaxis (PEP) (92.7%). About 31% (38/123) of students agreed that they could confidently identify a patient who is a candidate for PrEP or PEP – this increased to 91% (81/89) following intervention. Conclusions: Our findings highlight a need for increased HIV and STI prevention training in medical school curricula to enable future providers to care for diverse, at-risk patient populations. Interactive modules offer an effective way to teach these concepts.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».