Effect of Participative Web-Based Educational Modules on HIV and Sexually Transmitted Infection Prevention Competency Among Medical Students: Single-Arm Interventional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The number of new HIV diagnoses in the United States continues to slowly decline; yet, transgender women and men who have sex with men remain disproportionately affected. Key to improving the quality of prevention services are providers who are comfortable broaching the subjects of sexual health and HIV prevention with people across the spectrum of gender identities and sexual orientations. Preservice training is a critical point to establish HIV prevention and sexual health education practices before providers' practice habits are established. OBJECTIVE: The study aimed to develop participative web-based educational modules and test 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 7 web-based educational modules, which were then piloted among medical students. We assessed knowledge of HIV and sexually transmitted infection prevention and comfort assessing the prevention needs of various patients via web-based questionnaires administered before and after our educational intervention. We conducted exploratory factor analysis of the items in the questionnaire. RESULTS: Pre- and postmodule surveys were completed by 125 students and 89 students, respectively, from all 4 years of training. Before the intervention, the majority of students had heard of HIV pre-exposure prophylaxis (122/123, 99.2%) and postexposure prophylaxis (114/123, 92.7%). Before the training, 30.9% (38/123) of the students agreed that they could confidently identify a patient who is a candidate for pre-exposure prophylaxis or postexposure prophylaxis; this increased to 91% (81/89) after the intervention. CONCLUSIONS: Our findings highlight a need for increased HIV and sexually transmitted infection prevention training in medical school curricula to enable future providers to identify and care for diverse at-risk populations. Participative web-based 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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».