Provision of Online Hiv-Related Information to Gay, Bisexual and Other Men Who Have Sex with Men: A Health Literacy-Informed Critical Appraisal of Canadian Agency Websites
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Background HIV risk and prevention information is increasingly complex and poses challenges for gay, bisexual and other men who have sex with men (GBMSM) seeking to find, understand and apply this information. A directed content analysis of Canadian HIV websites to see what information is provided, how it is presented and experienced by users, was conducted. METHODS: Eligible sites provided information relevant for GBMSM on HIV risk or prevention, were from community or government agencies, and were aimed at the public. Sites were found by using a Google search using French and English search terms, from expert suggestions and a review of links. Eligibility and content for review was determined by two reviewers, and coded using a standardised form. Reading grade level and usability scores were assessed through Flesch-Kincaid and LIDA instruments. RESULTS: Of 50 eligible sites, 78% were from community agencies and 26% were focussed on GBMSM. Overall, fewer websites contained information on more recent biomedical advances (e.g. pre-exposure prophylaxis, 10%) or community-based prevention strategies (e.g. seroadaptive positioning, 10%). Many sites had high reading levels, used technical language and relied on text and prose. And 44% of websites had no interactive features and most had poor usability scores for engageability. CONCLUSIONS: Overall, less information about emerging topics and a reliance on text with high reading requirements was observed. Our study speaks to potential challenges for agency website operators to maintain information relevant to GBMSM which is up-to-date, understandable for a range of health literacy skills and optimises user experience.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».