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Enregistrement W4413885075 · doi:10.1136/bmjopen-2024-092542

Addressing online-facilitated stigma: a co-design workshop among patients with lived experiences of dyspareunia

2025· article· en· W4413885075 sur OpenAlexaff
Hasti Naghdali, Parshan Mashhourinejad, Abdul‐Fatawu Abdulai

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStigma (botany)MedicineSocial stigmaMedical educationHealth careUniversal designNursingWorld Wide WebComputer scienceFamily medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To engage individuals with lived experiences of dyspareunia in a co-design process to identify strategies for reducing stigma on digital health platforms. METHOD: Three virtual co-design workshops were conducted with 14 participants with lived experiences of dyspareunia. Data collection occurred in two phases. In phase 1, participants created individual prototypes of stigma-alleviating website designs. In phase 2, participants came together to collaboratively create a final design prototype using the individual designs as a guide. Participants then explained their reasons for selecting specific design elements and how these choices addressed stigma. The co-design workshops were recorded, transcribed verbatim and then analysed thematically. FINDINGS: The data revealed four overarching themes for developing destigmatising online platforms. These include providing extensive information on dyspareunia, designing for inclusivity, protecting users' identities, and offering interactive features to support information access and community connection. CONCLUSION: This study offers patient-led strategies for mitigating stigma through online platforms. The findings may inform the design of digital health resources for individuals seeking sexual health services online, particularly those from stigmatised populations who use web-based platforms to navigate or supplement their healthcare needs.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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