Patient-Centered Approaches for Designing Destigmatizing Sexual Pain-Related Web-Based Platforms: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sexual pain is a common but neglected disorder that affects approximately 3% to 18% of women and an unmeasured number of gender-diverse people worldwide. Despite its wide prevalence, many people feel reluctant to visit conventional health care services or disclose their symptoms due to the fear of stigmatization. To alleviate this stigma, various web-based interventions have been developed to complement and, in some cases, replace conventional sexual health interventions. However, the way these web-based interventions are developed could inadvertently reproduce, perpetuate, or exacerbate stigma among end user patients. OBJECTIVE: The purpose of this study was to understand patients' perspectives on how sexual pain-related web platforms can be designed to alleviate stigma or prevent the unintended effects of stigma among patients who use web-based interventions. METHODS: Individual semistructured interviews were conducted among 16 participants with lived experiences of painful sex in a large urban city in Western Canada. Participants were recruited via social media platforms, newsletters, and a provincial health volunteer website. Using a sample sexual pain website to provide context, participants were interviewed about their experiences of stigma and how they think web platforms could be designed to address stigma. The interviews were conducted via Zoom (Zoom Technologies Inc) and analyzed using thematic analysis. RESULTS: The findings revealed 4 overarching themes that represented participants' perspectives on designing web platforms that may alleviate or prevent the unintended effects of stigma. These findings suggested the design of inclusive web platforms, having a nonprovocative and calming user interface, having features that facilitate connections among users and between users and providers, and displaying personal testimonials and experiences of sexual pain. CONCLUSIONS: This study highlighted patient-centered design approaches that could serve as a reference guide in developing web platforms that alleviate or prevent the unintended effects of stigma, particularly among nonheterosexual and gender-diverse people. While this study was conducted in the context of sexual pain, the results might also apply to web platforms on other potentially stigmatizing health-related disorders or conditions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».