Optimal characteristics of peer navigators: adapting peer-based intervention with street-involved youth in Canada and Kenya with the aim of increasing HIV prevention, testing and treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We sought to adapt a peer navigator (PN) model to increase uptake of human immunodeficiency virus (HIV) prevention, testing and treatment of street-involved youth (SIY) in Canada and Kenya. This article presents key findings on the optimal characteristics of the PN model for SIY across and between sites, prior to intervention implementation. METHODS: Using an integrated mixed methods approach, eligible participants included SIY aged 16-29 years, healthcare providers and community stakeholders. Data collection tools drew from the CATIE (Canada) PN practice guidelines related to: PN role and responsibilities, training, supervision and integration into sites, among others. During interviews (n = 53) or focus groups (n = 11) with participants, a 39-item PN components checklist was administered (quantitative data), followed immediately by a semi-structured interview protocol with questions that allowed for deeper exploration into the acceptability and appropriateness of the PN intervention (qualitative data). The checklist enabled participants to identify PN characteristics and/or activities as core (essential) or peripheral (adaptable and less important). Spearman's rank correlations (ρ) were used to quantify agreement across sites and participant groups. Qualitative data were inductively coded and analysed using a single codebook. RESULTS: Quantitative data analysis revealed that out of 39 checklist items, 31 (79%) were considered core. These primarily pertained to host organization, PN characteristics and PN activities. For example, it was agreed that core PN activities included outreach to out-of-care SIY and providing health and social service referrals. There were mixed opinions about asking the PN to declare previous experience with drug use and HIV status, but there was agreement that the PN should have previous experience of street-involvement. Qualitative data analysis suggested that although all participant groups across sites agreed that the PN intervention was acceptable and appropriate, the participants from each site also identified specific adaptations related to their host organization and target SIY. CONCLUSIONS: Our findings indicate high agreement among participant groups across all sites on some optimal PN intervention characteristics, particularly host organization characteristics, the PN themselves and their activities. However, context-specific adaptations are necessary to successfully scale-up the PN intervention. This model is applicable in diverse regions and organizational contexts.
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 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 | 0,005 | 0,006 |
| 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 | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».