Young People’s Trust in Digital Sexual Healthcare: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Trust has been identified as a key factor associated with supporting access to sexual health interventions and digital healthcare. We aimed to explore and synthesize factors that may cultivate trust for young people (10-24-year-old) when accessing digital sexual healthcare. Methods: A total of 5950 articles were extracted from 5 databases (Scopus, PubMed, Embase, PsycINFO and CINAHL) and independently assessed for relevance by two researchers. Trust descriptions were analyzed using a narrative synthesis approach, extracted tabularly and synthesized into themes through conceptual mapping. Results: Thirteen papers between 2011 and 2021 from the United States (n = 5), Australia (n = 3), United Kingdom (n = 2), Canada (n = 2), and Netherlands (n = 1) were reviewed. Young people (n = 462), varying in gender identity and sexuality, were aged between 14 and 29 years old. Four areas cultivating trust in digital sexual healthcare were described: (1) Esthetics, language, tone: Trusted digital sexual healthcare was easy to navigate, had limited sexually explicit content or pop-up ads, was not overly teen-friendly and used a professional tone and language, reflecting communication reportedly expected from healthcare providers. (2) Privacy, anonymity, safety: Safety features that preserved young people's anonymity were important for their trust, particularly amid fear of shame or stigma. (3) Authors' expertise, authenticity, reputation: Personal accounts online which reflected the young person's own lived experience were trusted for topics considered subjective (e.g., dating and relationships). (4) Consistency: Cross-checking personal accounts and scientific information to confirm the consistency of content helped with young people's evaluation of trust. Conclusions: Considering the factors cultivating trust when designing digital sexual health interventions may improve access and use. However, given the nuance in lived experience and needs, young people should be meaningfully engaged in the design of digital sexual health interventions. Particularly as sexual health intervention and resources are increasingly being delivered and accessed online by young people.
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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 | 0,017 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».