Acceptability of a Culturally Tailored eHealth Video Intervention “Put Yourself First” to Promote Preexposure Prophylaxis Awareness and Knowledge Among Young Black Women: Mixed Methods Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Black women experience dual disparities with disproportionately high rates of HIV infection and low uptake of preexposure prophylaxis (PrEP). To address this issue, a culturally relevant eHealth video intervention was developed to increase awareness and uptake of PrEP. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the usability, acceptability, and impact of a culturally tailored eHealth video intervention ("Put Yourself First") on PrEP-related knowledge and motivation among young Black women. METHODS: This study used a sequential, mixed methods design. Thirteen young, primarily heterosexual, Black women, aged 18-25 years, were recruited from community-based organizations and social networks in New York City to participate in 2 evaluation focus groups. Participants completed pre- and postvideo assessments, followed by facilitated focus group discussions to elicit qualitative feedback on the video's usability, acceptability, and impact on PrEP knowledge. RESULTS: After watching the eHealth video, knowledge scores increased significantly postviewing (P=.04). Most participants indicated willingness to consider PrEP (10/13, 77%), and all reported intentions to recommend it to others (13/13, 100%). Overall, 92% (12/13) of the participants rated the video as very good or excellent. Participants found the video to be very interesting (11/13, 85%) and useful (12/13, 92%). The qualitative findings suggest that representation, authenticity, and the normalization of PrEP use emerged as critical drivers of acceptability. It also highlighted the video's relatability, cultural relevance, and ability to dispel misconceptions, while also identifying areas for refinement for future studies. CONCLUSIONS: Findings support the acceptability and usability of culturally tailored sex-positive eHealth interventions for improving PrEP awareness and motivation among young Black women. Culturally resonant multimedia centering the voices of young Black women to affirming pleasure, agency, and addressing structural barriers to engagement offers a promising strategy for HIV prevention.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».