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Enregistrement W4296807710 · doi:10.2196/35648

Relative Effectiveness of Social Media, Dating Apps, and Information Search Sites in Promoting HIV Self-testing: Observational Cohort Study

2022· article· en· W4296807710 sur OpenAlexvenueno aff
Chrysovalantis Stafylis, Gabriella Vavala, Qiao Wang, Bethany McLeman, Shea M. Lemley, Sean D. Young, Haiyi Xie, Abigail G. Matthews, Neal L. Oden, Leslie Revoredo, Dikla Shmueli‐Blumberg, Emily Hichborn, Erin McKelle, Landhing M. Moran, Petra Jacobs, Lisa A. Marsch, Jeffrey D. Klausner

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésSocial mediaStigma (botany)CohortMen who have sex with menTest (biology)Human immunodeficiency virus (HIV)Proxy (statistics)MedicinePsychologyDemographyFamily medicineWorld Wide WebComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Social media sites, dating apps, and information search sites have been used to reach individuals at high risk for HIV infection. However, it is not clear which platform is the most efficient in promoting home HIV self-testing, given that the users of various platforms may have different characteristics that impact their readiness for HIV testing. OBJECTIVE: This study aimed to compare the relative effectiveness of social media sites, dating apps, and information search sites in promoting HIV self-testing among minority men who have sex with men (MSM) at an increased risk of HIV infection. Test kit order rates were used as a proxy to evaluate promotion effectiveness. In addition, we assessed differences in characteristics between participants who ordered and did not order an HIV test kit. METHODS: Culturally appropriate advertisements were placed on popular sites of three different platforms: social media sites (Facebook, Instagram), dating apps (Grindr, Jack'D), and information search sites (Google, Bing). Advertisements targeted young (18-30 years old) and minority (Black or Latinx) MSM at risk of HIV exposure. Recruitment occurred in 2 waves, with each wave running advertisements on 1 platform of each type over the same period. Participants completed a baseline survey assessing sexual or injection use behavior, substance use including alcohol, psychological readiness to test, attitudes toward HIV testing and treatment, and HIV-related stigma. Participants received an electronic code to order a free home-based HIV self-test kit. Follow-up assessments were conducted to assess HIV self-test kit use and uptake of pre-exposure prophylaxis (PrEP) at 14 and 60 days post enrollment. RESULTS: In total, 271 participants were enrolled, and 254 were included in the final analysis. Among these 254 participants, 177 (69.7%) ordered a home HIV self-test kit. Most of the self-test kits were ordered by participants enrolled from dating apps. Due to waves with low enrollment, between wave statistical comparisons were not feasible. Within wave comparison revealed that Jack'D showed higher order rates (3.29 kits/day) compared to Instagram (0.34 kits/day) and Bing (0 kits/day). There were no associations among self-test kit ordering and HIV-related stigma, perceptions about HIV testing and treatment, and mistrust of medical organizations. CONCLUSIONS: Our findings show that using popular dating apps might be an efficient way to promote HIV self-testing. Stigma, perceptions about HIV testing and treatment, or mistrust of medical organizations may not affect order rates of HIV test kits promoted on the internet. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04155502; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04155502. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/20417.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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