Developing Educational Animations on HIV Pre-exposure Prophylaxis (PrEP) for Women: Qualitative Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite experiencing the second-highest rate of HIV incidence in the United States, pre-exposure prophylaxis (PrEP) use remains low among Black women due, in part, to a lack of patients' awareness and providers' knowledge. OBJECTIVE: Our goal was to design animated educational tools informed by patients and women's health providers to address these barriers, specifically for women at risk for HIV. METHODS: Two animation storyboards about PrEP for women were created by academic stakeholders (eg, HIV clinical experts, educators, and HIV peer counselors), one for patients and one for providers. Four focus groups with community members from Baltimore, Maryland and four with women's health providers (eg, obstetrician/gynecologists, midwives, nurse practitioners, and peer counselors) at an academic center were conducted to discuss the storyboards. Transcripts were analyzed using conventional content analysis, and themes were incorporated into the final versions of the animations. RESULTS: Academic stakeholders and 30 focus group participants (n=16 female community members and n=14 women's health providers) described important themes regarding PrEP. The themes most commonly discussed about the patient animation were understandability of side effects, HIV risk factors, messaging, PrEP access, and use confidence. Provider animation themes were indications for PrEP, side effects, and prescribing confidence. CONCLUSIONS: We created two PrEP animations focused on women. Stakeholder feedback highlighted the importance of ensuring the understandability and applicability of PrEP educational materials while including necessary information to facilitate use or prescribing confidence. Both community members and women's health providers reported greater use confidence after viewing the animations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle