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Enregistrement W7116991558 · doi:10.2196/79606

Development of a Social Media Campaign to Support HIV Prevention and Care Among Transgender Latina Women: Community-Engaged Mixed Methods Feasibility Pilot Study

2025· article· en· W7116991558 sur OpenAlexvenueno aff
Jane Lee, Kathleen Agudelo Paipilla, Joel Aguirre, Patricia Espinosa Alarcón, Yesenia Cruz, Martha Zuniga, Juliann Li Verdugo, E. Roberto Orellana

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutreachCommunity-based participatory researchMainstreamSocial mediaParticipatory action researchHuman immunodeficiency virus (HIV)TransgenderPublic healthCulturally appropriate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Transgender Latina women in the United States face disproportionate HIV risk due to intersecting social and structural vulnerabilities that limit access to care. While gender-affirming, culturally responsive, and eHealth strategies show promise for improving access, social media-based approaches remain underused despite their potential to reach marginalized groups at scale. Objective: This study aimed to develop and pilot a culturally tailored social media campaign to increase awareness of HIV prevention and care services offered by a community-based organization (CBO) in King County, Washington, for transgender Latina women and to assess the campaign's feasibility and acceptability. Methods: We conducted a community-engaged, mixed methods pilot study using a multiphase design. In phase 1, we conducted cross-sectional, in-depth interviews with transgender Latina women (n=20) recruited by a CBO in King County, Washington. Interviews were analyzed using thematic analysis, guided by the Unified Theory of Behavior, to inform campaign messaging priorities. A subsequent focus group (n=7) then reviewed and refined 6 draft campaign concepts according to the community preferences. In phase 2, the finalized campaign was piloted on Facebook and Instagram. A cross-sectional REDCap (Research Electronic Data Capture; Vanderbilt University) survey was conducted with a subset (n=100) of transgender Latina women exposed to the campaign who voluntarily consented to complete the survey after being directed from the campaign. Survey data were summarized using descriptive statistics to assess campaign reach and feasibility and acceptability outcomes. Results: In-depth interview participants were a mean age of 37.6 (SD 9.5) years and reported an average of 10.2 (SD 10.8) years residing in the United States (n=20). Interviews revealed four key themes: (1) importance of HIV prevention and awareness, (2) accessibility of HIV services, (3) provision of culturally tailored care, and (4) need for confidentiality. Among survey respondents (mean age of 29.7, SD 5.2 years), 97% (97/100; 95% CI 91.5%-99.0%) had ever tested for HIV and 44% (44/100; 95% CI 34.3%-53.7%) reported testing within the past 6 months. A total of 3 respondents were living with HIV, all on antiretroviral therapy. Nearly all (91/100, 91%; 95% CI 84.3%-95.2%) reported campaign-motivated action, including HIV testing or seeking information or services. Conclusions: Findings demonstrate the feasibility and acceptability of a culturally tailored campaign, cocreated with community members, to promote HIV prevention and care among transgender Latina women. By integrating participatory methods with digital outreach, this study contributes an innovative model that centers community voices in campaign design while leveraging widely used platforms. The study has implications for providing CBOs with scalable, low-cost strategies to expand culturally responsive HIV services, reduce stigma, and motivate health-seeking behaviors in populations often overlooked by mainstream public health messaging. This work underscores how codesigned social media campaigns can complement traditional outreach and inform future HIV prevention strategies for underserved populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,300
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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