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Enregistrement W1789758336 · doi:10.2196/mhealth.4344

Feasibility and Acceptability of Smartphone-Based Ecological Momentary Assessment of Alcohol Use Among African American Men Who Have Sex With Men in Baltimore

2015· article· en· W1789758336 sur OpenAlexvenueno aff
Peng Yang, Beth Linas, Gregory D. Kirk, Robert C. Bollinger, Larry Chang, Geetanjali Chander, Daniel Siconolfi, Sharif A. Braxton, Abby E. Rudolph, Carl A. Latkin

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCenter for AIDS Research, University of WashingtonNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCenter for AIDS Research, Johns Hopkins UniversityJohns Hopkins University
Mots-clésmHealthContext (archaeology)PopulationDemographyMen who have sex with menPsychologyMoodGerontologyMedicinePsychological interventionEnvironmental healthHuman immunodeficiency virus (HIV)Clinical psychologyPsychiatryFamily medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alcohol use is a risk factor for the acquisition of human immunodeficiency virus (HIV) among African American men who have sex with men (MSM). Mobile phone-based ecological momentary assessments (EMA) could minimize bias due to retrospective recall and thus provide a better understanding of the social and structural context of alcohol use and its relationship with HIV-related risk behaviors in this population as well as other highly stigmatized populations. OBJECTIVE: We describe the study design and the implementation, feasibility, reactivity, and acceptability of an EMA study of alcohol use and HIV-related behaviors among African American MSM in Baltimore. METHODS: Participants were recruited through flyers and word-of-mouth in Baltimore from September 2013 to November 2014. Each participant was loaned an Android smartphone and instructed to respond to multiple prompts from the mobile app for 4 weeks. Data were collected through (1) random prompts delivered three times daily assessing participants' location, activity, mood, and social context, (2) daily prompts capturing drinking and sex events occurring in the past 24 hours, and (3) event-contingent responses collecting participants' self-reported episodes of drinking. RESULTS: A total of 16 participants enrolled in the study. The current analyses focused on 15 participants who completed at least 24 days of follow-up (mean follow-up time 29 days; range 24-35 days). Study participants (N=15) were a median 38 years of age (range 27-62 years) with low levels of income and educational attainment. Ten individuals self-reported living with HIV/AIDS, over half reported drinking alcohol at least 2-3 times a week, and a third reported binge drinking (ie, 6 or more drinks on one occasion) on a weekly basis. Based on the Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT) score, nearly half were classified as hazardous drinkers (score 8-15) and a fifth were likely dependent (score ≥16). A total of 140 participant-initiated events were reported, and 75% of 1308 random prompts and 81% of 436 daily prompts delivered were answered. Of seven devices used during the study, five were reported lost by participants. We did not observe strong reactivity effects, and self-reported acceptability to study procedures was uniformly favorable. CONCLUSIONS: This study provides evidence to support the feasibility and acceptability of using EMA methods for collecting data on alcohol use among African American men who have sex with men living in urban settings. These data provide the basis for future studies of EMA-informed mHealth interventions to promote the reduction of substance use and HIV risk-taking behaviors among African American MSM living in urban settings.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,341 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations87
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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