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Enregistrement W4409810967 · doi:10.1093/jsxmed/qdaf068.090

(101) CULTURALLY TAILORED SEXUAL HEALTH EDUCATION: EVALUATING A PODCAST’S REACH AMONG SOUTH ASIAN WOMEN

2025· article· en· W4409810967 sur OpenAlexaboutno aff
Ashish Bindra, R Jhawar, Mamta Gokhale, M. A. Khan, E Aggarwal, Amit Patel

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sexual Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReproductive healthPsychologyGender studiesMedicineSociologyDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction This podcast, produced by South Asian (SA) women and aimed at SA audiences, features licensed SA healthcare professionals from medicine, public health, and psychology. Each episode addresses health disparities affecting the SA population, with a focus on women but relevance across genders. Unique among SA-focused podcasts, it dedicates seven episodes to sexual and reproductive health, addressing a significant gap in culturally relevant content for SA communities in Western contexts. With around 4.4 million South Asians in the U.S., primarily in California, New Jersey, Texas, and Illinois, this demographic remains underserved in accessible, culturally tailored sexual health resources. Topics like sexual health are heavily stigmatized in traditional healthcare settings, making platforms like podcasts vital for accessible and relatable information. Objective This study examines listener demographics and engagement for the seven sexual health episodes to assess demand for culturally tailored health education and identify ways to enhance accessibility and reach. Methods Data from the seven sexual health episodes (from a total of 61) were collected from the podcast’s streaming platform, showing 504 streams for sexual health content out of 4801 plays across 60 countries. These episodes cover cultural stigmas surrounding sexual education, pelvic health, STI and pregnancy prevention (including LGBTQIA+ inclusivity), trauma recovery, and menstrual care. Listener demographics were divided by age and gender, with English as the primary language. Results The findings revealed significant demand for culturally specific sexual health content. Sexual Education for South Asians ft. Bushra Mollick ranks as the fifth most-played episode with 135 streams, while Unlocking the Secrets of Pelvic Health with Dr. Chauhan ranks eighth at 117 plays. Additionally, Know Your Rights, Period ties for eighth place, also with 117 plays. These statistics demonstrate that sexual health topics are among the most engaging for listeners, further confirming the need for accessible, culturally relevant information in this area. Demographics demonstrate a predominantly female audience, particularly for episodes addressing trauma and stigma-free care, which had 100% female engagement. The episode on LGBTQIA+ safe practices saw a broader audience with up to 25% male listeners, showing wider appeal. The most engaged age groups were 23-27 (33% of listeners) and 28-34 (30%), reflecting strong interest from young and middle-aged adults. Episodes on pelvic health and sexual trauma also resonated with the 35-44 age group, highlighting relevance for mid-life health concerns. Geographically, most listeners are U.S.-based (64-100% per episode), with significant international audiences in the U.K. (21%) and Canada (24%), and consistent engagement from India (4%). Conclusions This analysis underscores the potential of digital platforms to deliver culturally tailored medical education. The high engagement from young and middle-aged SA adults suggests a need for culturally sensitive resources outside traditional healthcare settings. Featuring SA healthcare professionals builds credibility, trust, and relatability, fostering open discussions on sexual health. Findings suggest that incorporating culturally informed digital content into medical curricula and healthcare training could enhance the accessibility and effectiveness of sexual health education for underserved communities. Disclosure No.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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