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Enregistrement W2064272087 · doi:10.2196/mhealth.3745

Preferences for a Mobile HIV Prevention App for Men Who Have Sex With Men

2014· article· en· W2064272087 sur OpenAlexvenueno aff
Tamar Goldenberg, Sarah J McDougal, Patrick S. Sullivan, Joanne D. Stekler, Rob Stephenson

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCenter for AIDS Research, University of WashingtonEmory University
Mots-clésMen who have sex with menPsychological interventionFocus groupmHealthMedicinePopulationMobile phoneGerontologyFamily medicinePsychologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Computer scienceEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Centers for Disease Control and Prevention recommends that sexually active men who have sex with men (MSM) in the United States test for human immunodeficiency virus (HIV) at least three times per year, but actual testing frequency is much less frequent. Though mHealth is a popular vehicle for delivering HIV interventions, there are currently no mobile phone apps that target MSM with the specific aim of building an HIV testing plan, and none that focuses on developing a comprehensive prevention plan and link MSM to additional HIV prevention and treatment resources. Previous research has suggested a need for more iterative feedback from the target population to ensure use of these interventions. OBJECTIVE: The purpose of this study is to understand MSM's preferences for functionality, format, and design of a mobile phone-based HIV prevention app and to examine MSM's willingness to use an app for HIV prevention. METHODS: We conducted focus group discussions with 38 gay and bisexual men, with two in-person groups in Atlanta, two in Seattle, and one online focus group discussion with gay and bisexual men in rural US regions. These discussions addressed MSM's general preferences for apps, HIV testing barriers and facilitators for MSM, and ways that an HIV prevention app could address these barriers and facilitators to increase the frequency of HIV testing and prevention among MSM. During focus group discussions, participants were shown screenshots and provided feedback on potential app functions. RESULTS: Participants provided preferences on functionality of the app, including the type and delivery of educational content, the value of interactive engagement, and the importance of social networking as an app component. Participants also discussed preferences on how the language should be framed for the delivery of information, identifying that an app needs to be simultaneously fun and professional. Privacy and altruistic motivation were considered to be important factors in men's willingness to use a mobile HIV prevention app. Finally, men described the potential impact that a mobile HIV prevention app could have, identifying individual, interpersonal, and community-based benefits. CONCLUSIONS: In summary, participants described a comprehensive app that should incorporate innovative ideas to educate and engage men so that they would be motivated to use the app. In order for an app to be useful, it needs to feel safe and trustworthy, which is essential when considering the app's language and privacy. Participants provided a range of preferences for using an HIV prevention app, including what they felt MSM need with regards to HIV prevention and what they want in order to engage with an app. Making an HIV prevention app enjoyable and usable for MSM is a difficult challenge. However, the usability of the app is vital because no matter how great the intervention, if MSM do not use the app, then it will not be useful.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,367 · 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'étudeSans objet
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

Citations105
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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