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Enregistrement W2197212350 · doi:10.2196/mhealth.4620

A Community-Engaged Approach to Developing an mHealth HIV/STI and Drug Abuse Preventive Intervention for Primary Care: A Qualitative Study

2015· article· en· W2197212350 sur OpenAlexvenueno aff
David Córdova, José A. Bauermeister, Kathryn Bondy Fessler, Jorge Delva, Annabelle Nelson, Rachel Nurenberg, Frania Mendoza Lua, Francheska Alers‐Rojas, Christopher P. Salas‐Wright

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institute of Mental HealthUniversity of Michigan
Mots-clésmHealthIntervention (counseling)MedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Substance abuseQualitative researchPrimary careDrugFamily medicinePsychologyPsychiatryPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite ongoing prevention efforts, HIV and other sexually transmitted infections (HIV/STIs) and drug use remain public health concerns. Urban adolescents, many of whom are underserved and racial minorities, are disproportionately affected. Recent changes in policy, including the Affordable Care Act, and advances in technology provide HIV/STI and drug abuse prevention scientists with unique opportunities to deliver mobile health (mHealth) preventive interventions in primary care. OBJECTIVES: The purpose of this community-engaged study was to develop an mHealth version of the Storytelling for Empowerment preventive intervention for primary care (hereinafter referred to as "S4E"). METHODS: A total of 29 adolescents were recruited from a youth-centered primary care clinic in Southeast, Michigan, to participate in qualitative interviews. Participants were predominantly African American (n=19, 65.5%) and female (n=21, 72.4%) with a mean age of 16.23 (SD 2.09). The principles of community-based participatory research (CBPR), in conjunction with agile software development and the recommended core prevention principles of the National Institute on Drug Abuse (NIDA) were employed during S4E development. CBPR principles are aimed at improving the effectiveness of research by addressing locally relevant health problems, working with community strengths, and translating basic science into applied research. Complementing this approach, the NIDA prevention principles are derived from decades of drug abuse prevention research aimed at increasing the effectiveness and uptake of programs, through the development of culturally specific interventions and ensuring the structure, content, and delivery of the intervention fit the needs of the community. Data were analyzed using thematic analysis. RESULTS: A total of 5 themes emerged from the data: (1) acceptability of the mHealth app to adolescents in primary care, (2) inclusion of a risk assessment to improve clinician-adolescent HIV/STI and drug use communication, (3) incorporation of culturally specific HIV/STI and drug use content, (4) incorporation of interactive aspects in the app to engage youth, and (5) perspectives on the appearance of the app. CONCLUSIONS: There is a dearth of mHealth HIV/STI and drug abuse preventive interventions for primary care. Incorporating the principles of CBPR in conjunction with agile software development and NIDA-recommended core prevention principles may be helpful in developing culturally specific mHealth interventions. An important next step in this program of research is to examine the feasibility, acceptability, and efficacy of S4E on adolescent sexual risk and drug use behaviors, and HIV/STI testing. Implications for prevention research and primary care practice are discussed in the context of the Affordable Care Act and technological advances.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
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 Opus0,217
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,309 · 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.

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

Citations46
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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