Barriers and enablers to sexual health service use among university students: a qualitative descriptive study using the Theoretical Domains Framework and COM-B model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background University students are within the age group at highest risk for acquiring sexually transmitted infections and other negative health outcomes. Despite the availability of sexual health services at university health centres to promote sexual health, many students delay or avoid seeking care. This study aimed to identify the perceived barriers and enablers to sexual health service use among university undergraduate students. Methods We used a qualitative descriptive design to conduct semi-structured focus groups and key informant interviews with university students, health care providers, and university administrators at two university health centres in Nova Scotia, Canada. The semi-structured focus group and interview guides were developed using the Theoretical Domains Framework and COM-B Model. Data were analyzed using a directed content analysis approach, followed by inductive thematic analysis. Results We conducted 6 focus groups with a total of 56 undergraduate students (aged 18–25) and 7 key informant interviews with clinicians and administrators. We identified 10 barriers and enablers to sexual health service use, under 7 TDF domains: knowledge; memory, attention and decision-making processes; social influences; environmental context and resources; beliefs about consequences; optimism; and emotion. Key linkages between students’ social opportunity and motivation were found to influence students’ access of sexual health services. Conclusions We identified barriers and enablers related to students’ capability, opportunity and motivation that influence sexual health service use. We will use these findings to design an intervention that targets the identified barriers and enablers to improve students’ use of sexual health services, and ultimately, their overall health and well-being.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».