Implementing Social Media Strategies in Community-Partnered HIV Research: Practical Considerations From 3 Ongoing Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In recent years, social media has emerged as a pivotal tool in implementation science efforts to address the HIV epidemic. Engaging community partners is essential to ensure the successful and equitable implementation of social media strategies. There is a notable lack of scholarship addressing the operational considerations for studies using social media strategies in community-partnered HIV research. This article seeks to bridge this gap by consolidating field notes and practical considerations derived from 3 ongoing NIH-supported studies focused on Ending the HIV Epidemic in the United States. OBJECTIVE: This article aims to inform the design, planning, and implementation of operationally effective community-partnered social media strategies in HIV research, ultimately contributing to enhancements in HIV practice and improved outcomes across the HIV prevention and care continua. METHODS: Supported by the University of California, Los Angeles Rapid, Rigorous, Relevant (3R) Implementation Science Hub, the 3 Ending the HIV Epidemic projects convened to form the community-partnered social media campaigns working group. The working group used the Consolidated Framework for Implementation Research to help identify and organize key barriers and facilitators of relevance to implementation of the projects' social media strategies. Given the high degree of interrelatedness across reported factors, the working group thematically synthesized the content into 5 practical considerations to inform use of community-partnered social media strategies in HIV research. RESULTS: The practical considerations identified by the community-partnered social media campaigns working group include the following: (1) the power and pitfalls of social media platforms (ie, opportunities and challenges inherent to social media platforms that may affect use of social media strategies in HIV research), (2) messengers and messages matter (ie, ensuring the appropriateness, acceptability, and quality of social media messengers and content), (3) the significance of the sociopolitical environment (ie, characterizing the sociopolitical environment surrounding HIV and its potential impact on implementing social media strategies to reach priority populations), (4) investing in academic-community partnerships (ie, cultivating positive and productive academic-community partnerships to support implementation of social media strategies in HIV research), and (5) the alignment of the institutional environment and research approach (ie, assessing and working to address features of institutional environments that may impact implementation of social media strategies in community-partnered HIV research). CONCLUSIONS: As use of social media in HIV research and practice continues to grow, the practical considerations presented in this paper can help research teams anticipate factors that may impact implementation of community-partnered social media strategies and take early action to mitigate potential challenges. By understanding and addressing the unique challenges and opportunities of social media in community-partnered HIV research, we can leverage these platforms to accelerate progress toward ending the HIV epidemic.
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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 | 0,645 | 0,437 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,024 |
| Communication savante | 0,032 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».