Using scenario videos with Theatre Testing method to adapt a peer navigation model to improve street-connected youth's access to HIV care in Kenya and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Theatre testing (TT) method demonstrates whole or portions of an evidence-based intervention to stakeholders to elicit feedback on context-specific adaptations and future implementation. The Peer Navigator Project (PNP) studied the adaptation and implementation of Peer Navigators in five urban sites to increase street-connected youth (SCY) access to HIV prevention, testing, and treatment in Canada and Kenya. TT was used with SCY, healthcare providers, and community stakeholders to collect feedback on the optimal characteristics of the PNs (e.g., social identities) and their professional activities and responsibilities in each site. Sites scripted unique scenarios of PNs supporting SCY and interacting with social service providers. Local actors were employed, and the scenarios were filmed and edited into videos alongside audience discussion questions. Videos were screened to separate audiences of SCY ( n = 40), healthcare providers ( n = 12), and community stakeholders ( n = 59). Facilitated discussion about the scenarios were recorded as data, and transcripts were analyzed thematically by the research team. The scenario videos are presented as a unique adaptation to the TT method. The adaptations were time-consuming and limited the ability to present responsive changes while presenting the method to different audiences. They were also effective at maintaining presentation fidelity and eliciting diverse and meaningful responses from different stakeholder groups. One site successfully adapted the method for use in a physically distanced manner that complied with COVID-19 public health regulations. TT using video scenarios is an engaging approach that garners rich responses from diverse stakeholder groups about the adaptation of evidence-based interventions preparing for implementation in international settings.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».