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Enregistrement W4409148246 · doi:10.2196/69609

The Impact of a Human Papillomavirus Facebook-Based Intervention (#HPVVaxTalks) Among Young Black (African American and Sub-Saharan African Immigrants) Adults: Pilot Pre- and Poststudy

2025· article· en· W4409148246 sur OpenAlexvenueno aff
Adebola Adegboyega, Amanda T. Wiggins, Abubakari Wuni, Melinda J. Ickes

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman papillomavirus vaccineYoung adultIntervention (counseling)MedicineFamily medicineSocial mediaVaccinationEthnic groupCervical cancerGerontologyCancerNursingGardasilInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Despite the availability of prophylactic human papillomavirus (HPV) vaccines, uptake remains suboptimal among young Black adults. Social media is a platform for the dissemination of health information and can be used to promote HPV vaccination among young Black adults. Objective: This study aimed to assess the impact of a Facebook-based intervention (#HPVVaxTalks), which consisted of 40 posts over 8 weeks in improving cognitive outcomes, reducing vaccine hesitancy, and increasing vaccine intention, and uptake among young Black adults aged 18-26 years. Methods: A pilot 1-group pre- and poststudy was conducted among 43 young Black adults who engaged in an 8-week Facebook intervention (#HPVVaxTalks). #HPVVaxTalks was developed in collaboration with a youth community advisory committee. Participants were actively recruited by research staff from community settings using flyers, and flyers were posted in public places in communities. Eligible participants were screened for eligibility and consented prior to study participation. Participants completed baseline surveys and were added to a Facebook page created for the study to receive intervention posts. Participants completed pre- and postdata on HPV knowledge, HPV vaccine knowledge, vaccine hesitancy, and vaccine uptake via REDCap (Research Electronic Data Capture) surveys distributed by email. Participants' satisfaction with the intervention was collected via individual interviews. Data were analyzed using 2-tailed paired t tests and repeated measures analysis. Results: Overall, 32 of the 43 (74%) participants completed the follow-up survey, and of the 23 participants who reported not having ever received the vaccine at baseline, 7 (30%) reported receiving the vaccine at follow-up. Participants demonstrated significant improvements in HPV knowledge and receiving the vaccine at follow-up. Participants demonstrated significant improvements in HPV knowledge (pre: mean 7.3, SD 4.2 and post: mean 11.1, SD 4.3; P=.004) and HPV vaccine knowledge (pre: mean 2.8, SD 2.5 and post: mean 4.7, SD 2.2; P=.003) and reduction in vaccine hesitancy (pre: mean 28.3, SD 4.2 and post: mean 29.9, SD 3.6; P=.007) after the intervention. However, there were no significant changes in other outcomes. Feedback from open-ended questions and qualitative interviews highlighted participants' satisfaction with the intervention and its role in increasing HPV and HPV vaccine awareness. Conclusions: The findings from this study underscore the potential of social media platforms for health promotion among underrepresented populations and the importance of advocating for culturally appropriate interventions to improve HPV vaccination rates and reduce disparities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,392 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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