Effectiveness of an eHealth intervention for reducing psychological distress and increasing COVID-19 knowledge and protective behaviors among racialized sexual and gender minority adults: A quasi-experimental study (#SafeHandsSafeHearts)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Sexual and gender minority and racialized populations experienced heightened vulnerability during the Covid-19 pandemic. Marginalization due to structural homophobia, transphobia and racism, and resulting adverse social determinants of health that contribute to health disparities among these populations, were exacerbated by the Covid-19 pandemic and public health measures to control it. We developed and tested a tailored online intervention (#SafeHandsSafeHearts) to support racialized lesbian, gay, bisexual, transgender, queer, and other persons outside of heteronormative and cisgender identities (LGBTQ+) in Toronto, Canada during the pandemic. METHODS: We used a quasi-experimental pre-test post-test design to evaluate the effectiveness of a 3-session, peer-delivered eHealth intervention in reducing psychological distress and increasing Covid-19 knowledge and protective behaviors. Individuals ≥18-years-old, resident in Toronto, and self-identified as sexual or gender minority were recruited online. Depressive and anxiety symptoms, and Covid-19 knowledge and protective behaviors were assessed at baseline, 2-weeks postintervention, and 2-months follow-up. We used generalized estimating equations and zero-truncated Poisson models to evaluate the effectiveness of the intervention on the four primary outcomes. RESULTS: From March to November 2021, 202 participants (median age, 27 years [Interquartile range: 23-32]) were enrolled in #SafeHandsSafeHearts. Over half (54.5%, n = 110) identified as cisgender lesbian or bisexual women or women who have sex with women, 26.2% (n = 53) cisgender gay or bisexual men or men who have sex with men, and 19.3% (n = 39) transgender or nonbinary individuals. The majority (75.7%, n = 143) were Black and other racialized individuals. The intervention led to statistically significant reductions in the prevalence of clinically significant depressive (25.4% reduction, p < .01) and anxiety symptoms (16.6% reduction, p < .05), and increases in Covid-19 protective behaviors (4.9% increase, p < .05), from baseline to postintervention. CONCLUSION: We demonstrated the effectiveness of a brief, peer-delivered eHealth intervention for racialized LGBTQ+ communities in reducing psychological distress and increasing protective behaviors amid the Covid-19 pandemic. Implementation through community-based organizations by trained peer counselors supports feasibility, acceptability, and the importance of engaging racialized LGBTQ+ communities in pandemic response preparedness. This trial is registered with ClinicalTrials.gov, number NCT04870723.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».