Defining Destigmatizing Design Guidelines for Use in Sexual Health-Related Digital Technologies: A Delphi Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Stigma has been recognized as a significant issue in sexual health, yet no specific guidelines exist to support digital health development teams in creating stigma-alleviating sexual health digital platforms. The purpose of this study was to develop a set of design guidelines that would serve as a reference point for addressing stigma during the design of sexual health-related digital platforms. Materials and Methods We conducted a 3-round Delphi study among 14 researchers in stigma and sexual health. A preliminary list of 28 design guidelines was generated from a literature review. Participants appraised and critiqued the clarity and usefulness of the preliminary list and provided comments for each item and for the overall group of items at each round. At each round, a content validity index and an interquartile range were calculated to determine the level of consensus regarding the clarity and usefulness of each guideline. Items were retained if there was high consensus and discarded if there was no consensus after the three rounds. Results Nineteen design guidelines achieved consensus. Most of them were content-related guidelines and sought to address the emotional concerns of patients that could potentially aggravate stigma. The findings also reflected modern stigma management strategies of making stigma a societal attribute by challenging, exposing, and normalizing stigma attributes via web platforms. Conclusion To address stigma via digital platforms, developers should not just concentrate on technical solutions but seriously consider content-related and emotional design components that are likely to result in stigma
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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 | 0,239 | 0,185 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».