Adaptation and Reach of a Pre-Exposure Prophylaxis Social Marketing Campaign for Latino, Latina, and Latinx Populations: Development Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Latino, Latina, and Latinx (Latino/a/x) individuals remain disproportionately impacted by HIV, particularly sexual minority men and transgender women. Pre-exposure prophylaxis (PrEP) is an effective means of biomedical HIV prevention, but awareness and uptake remain low among marginalized Latino/a/x populations. Social marketing campaigns have demonstrated promise in promoting PrEP in other populations but are poorly studied in Latino/a/x sexual minority men and transgender women. OBJECTIVE: This study aims to (1) adapt and pilot a PrEP social marketing campaign tailored to Latino/a/x populations with a focus on sexual minority men and transgender women through community-based participatory research (CBPR) and (2) evaluate the reach and ad performance of the adapted PrEP social marketing campaign. METHODS: We used the ADAPT-ITT (assessment, decision, adaptation, production, topical experts-integration, training, and testing) framework for adapting evidence-based interventions for new settings or populations. This paper presents how each phase of the ADAPT-ITT framework was applied via CBPR to create the PrEPárate ("Be PrEPared") campaign. Key community engagement strategies included shared ownership with community partners, focus groups to guide content, crowdsourcing to name the campaign, design by local Latino/a/x artists, and featuring local influencers as the faces of PrEPárate. We evaluated campaign reach and advertisement performance using social media platform metrics (paid and organic reach, impressions, unique clicks, and click-through rates [CTR]) and website use statistics from Google Analytics. RESULTS: The PrEPárate campaign ran in Cook County, Illinois, from April to September 2022. The campaign reached over 118,750 people on social media (55,750 on Facebook and Instagram [Meta Platforms Inc] and 63,000 on TikTok [ByteDance Ltd]). The Meta ads performed over the industry benchmark with ads featuring local transgender women (2% CTR) and cisgender sexual minority men (1.4% CTR). Of the different Grindr (Grindr Inc) ad formats piloted, the interstitial Grindr ads were the highest performing (1183/55,479, 2.13% CTR). YouTube (Google) ads were low performing at 0.11% (153/138,337) CTR and were stopped prematurely, given limits on sexual education-related content. In the first year, there were 5006 visitors to the website. CONCLUSIONS: Adaptation of an existing evidence-based intervention served as an effective method for developing a PrEP social marketing campaign for Latino/a/x audiences. CBPR and strong community partnerships were essential to tailor materials and provide avenues to systematically address barriers to PrEP access. Social marketing is a promising strategy to promote PrEP among underserved Latino/a/x populations.
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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 | 0,021 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».