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Enregistrement W4412056724 · doi:10.2196/68339

Impact of Knowledge Access on Risky Sexual Behaviors Among Chinese Youths to Improve HIV Prevention: Cross-Sectional Study

2025· article· en· W4412056724 sur OpenAlexvenueno aff
Feng Cheng, Xingliang Zhang, Junfang Xu

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintHuman immunodeficiency virus (HIV)Sexual behaviorInternet privacyEnvironmental healthPsychologyMedicineVirologyComputer scienceDevelopmental psychologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: HIV infection significantly challenges Chinese youth, with most infections resulting from risky sexual behaviors. Health communication is critical in preventing risky behaviors. Different HIV-related information sources exhibit unique characteristics, affecting young adults' perception of HIV and sexual behaviors. Objective: This study aimed to examine the relationship between knowledge accesses and risky behaviors, analyzing the mediating effects of HIV-related knowledge to provide evidence for more effective HIV knowledge dissemination and the reduction of risky behaviors among youth. Methods: A questionnaire on HIV-related knowledge and behavior of young students was used for the online survey. Knowledge accesses included school education, mass communication, and interpersonal communication. HIV-related knowledge was categorized into fundamental and behavioral guidance knowledge. Risky behavior was defined as multiple sexual partners or unprotected sex. Binary logistic regression was used to analyze the relationship between knowledge accesses, HIV-related knowledge, and risky behaviors. Multiple mediation models constructed by the Process macro (version 4.1) were conducted to determine whether the knowledge level mediated the relationship between knowledge accesses and risky behaviors. Results: Totally 20,602 respondents participated, with 9541 (46.31%) males and 11,061 (53.69%) females, averaging 20.14 (SD 1.91) years. Mass communication reached 19,030 (92.37%) students, school education reached 17,949 (87.12%), and 11,274 (54.72%) accessed interpersonal communication. Among the 2423 sexually active students, 363 (14.98%) had multiple sexual partners, and 830 (34.26%) engaged in unprotected sex. School education (odds ratio [OR] 0.60, 95% CI 0.46 to 0.78), mass communication (OR 0.64, 95% CI 0.47 to 0.87) and behavioral guidance knowledge (OR 0.79, 95% CI 0.69 to 0.90) were negatively associated with multiple sexual partners, while interpersonal communication (OR 1.41, 95% CI 1.13 to 1.75) was positively associated. School education (OR 0.75, 95% CI 0.62 to 0.91) and behavioral guidance knowledge (OR 0.81, 95% CI 0.73 to 0.89) were negatively correlated with unprotected sexual behaviors, while interpersonal communication (OR 1.27, 95% CI 1.09 to 1.46) and fundamental knowledge (OR 1.17, 95% CI 1.08 to 1.28) were significantly positively correlated. Knowledge accesses indirectly influenced risky behaviors through fundamental and behavioral guidance knowledge. School education had opposing indirect effects of -0.02 and 0.02 through behavioral guidance and fundamental knowledge, mass communication showed effects of -0.04 and 0.01, while interpersonal communication demonstrated indirect effects of 0.01 and 0.01 for both pathways. Conclusions: Students acquiring HIV knowledge from school education and mass media are less likely to engage in risky behaviors than those learning through interpersonal communication. We should fully leverage the advantages of school education and mass communication, and an emphasis should be placed on behavioral guidance knowledge to promote changes in risky behavior. Knowledge access primarily influences risky behaviors by shaping cultural values and behavioral norms, rather than transmitting information.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,425 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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