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Enregistrement W1979829619 · doi:10.2196/resprot.2017

Technical Implementation of a Multi-component, Text Message–Based Intervention for Persons Living with HIV

2012· article· en· W1979829619 sur OpenAlexvenueno aff
Robert Furberg, Jennifer D. Uhrig, Carla Bann, Megan A. Lewis, Jennie L. Harris, Peyton Williams, Curtis M. Coomes, Nicole Martin, Lisa M. Kuhns

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and QualityU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésShort Message ServicePsychological interventionIntervention (counseling)MedicineDescriptive statisticsAntiretroviral treatmentHuman immunodeficiency virus (HIV)ImplementationFamily medicineGerontologyAntiretroviral therapyComputer scienceNursingViral loadTelecommunicationsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Men who have sex with men (MSM) continue to be severely and disproportionately affected by the HIV/AIDS (human immunodeficiency virus/acquired immune deficiency syndrome) epidemic in the United States. Effective antiretroviral therapy has altered the HIV epidemic from being an acute disease to a chronic, manageable condition for many people living with HIV. The pervasiveness, low cost, and convenience of Short Message Service (SMS) suggests its potential suitability for supporting the treatment of conditions that must be managed over an extended period. OBJECTIVE: The purpose of this proof-of-concept study was to develop, implement, and test a tailored SMS-based intervention for HIV-positive MSM. Prior studies do not routinely provide sufficiently detailed descriptions of their technical implementations, restricting the ability of subsequent efforts to reproduce successful interventions. This article attempts to fill this gap by providing a detailed description of the implementation of an SMS-based intervention to provide tailored health communication messages for HIV-positive MSM. METHODS: We used archives from the SMS system, including participant responses to messages and questions sent via SMS, as the data sources for results reported in this article. Consistent with the purpose of this article, our analysis was limited to basic descriptive statistics, including frequency distributions, means and standard deviations. RESULTS: During the implementation period, we sent a total of 7,194 messages to study participants, received 705 SMS responses to our two-way SMS questions of participants, and 317 unprompted SMS message acknowledgements from participants. Ninety two percent of participants on antiretroviral therapy (ART) responded to at least one of the weekly medication adherence questions administered via SMS, and 27% of those had their medication adherence messages changed over the course of the study based on their answers to the weekly questions. Participants who responded to items administered via SMS to assess satisfaction with and use of the messages reported generally positive perceptions, although response rates were low overall. CONCLUSIONS: Results confirm the technical feasibility of deploying a dynamically tailored, SMS-based intervention designed to provide ongoing behavioral reinforcement for HIV-positive MSM. Lessons learned related to text programming, message delivery and study logistics will be helpful to others planning and implementing similar interventions.

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)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,336
Tête enseignante GPT0,655
Écart entre enseignants0,319 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations26
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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