Scale strategies in the promotion of youth health: systematization of the experience through a technological platform in Central America and beyond
Notice bibliographique
Résumé
Digital health platforms hold promise for addressing youth health inequalities; however, the factors that enable their successful expansion remain to be explored in depth. This study examines the scaling process of JovenSalud.net, a nonprofit digital platform for adolescent health promotion in Central America, led by TeenSmart International, as part of the 18-month 'Transition to Scale' initiative (2022-2023). The evaluation combined platform analysis (41,550 new registrations; 9087 sexual and reproductive health enrollments; 1739 course completions) and experience systematization as a methodology. Quantitative findings demonstrated substantial improvements in sexual and reproductive health knowledge and attitudes among graduates, along with increased condom use, rejection of unsafe sex practices, awareness of STIs and breast health, and understanding of the benefits of delaying sexual activity. From these data, five critical success factors emerged: (1) unique value proposition and competitive advantage, (2) technological innovation and modernization, (3) strategic alliances, (4) a diversified marketing and promotion strategy, and (5) a monitoring and evaluation (M&E) systems. Conversely, five key barriers were identified: (1) complex regulatory and political environments impede the formation of sustained advocacy partnerships, (2) limited promotional budgets constrain effective marketing and user outreach, (3) unstable, diversified funding streams challenge long-term financial sustainability, (4) technological inequities and low digital skills hinder platform adoption and (5) continuous technological change demands ongoing investment in team skills and infrastructure. Clearly defining and preserving core intervention components within adaptive M&E systems proved essential for maintaining fidelity and enabling real-time optimization, while sustained investment in organizational capacity and user-centered design underpins the long-term, scalable impact of nonprofit digital health initiatives for adolescents.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».