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Enregistrement W2334148528 · doi:10.1136/sextrans-2013-051184.1070

P5.025 Development and Comparative Evaluation of an Innovative HIV Self-Testing Smartphone Application, an Internet-Based and a Paper-Based Instructional Programme in South Africa

2013· article· en· W2334148528 sur OpenAlexaff
Nitika Pant Pai, Tarannum Behlim, Roni Deli-Houssein, Caroline Vadnais, Lameze Abrahams, Anke Binder, Keertan Dheda

Notice bibliographique

RevueSexually Transmitted Infections · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThe InternetmHealthTest (biology)ReferralMedical educationPopulationPhoneMultimediaFamily medicineNursingWorld Wide WebPsychological interventionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> South Africa has about 11% of the total population living with HIV, the largest to date for any country. Facility-based HIV testing has reached only 50% South Africans because of fear of visibility leading to stigma, embarrassment and discrimination. Alternative strategies like self-testing for HIV may improve engagement, but evidence is limited. For self-testing to be successful, knowledge regarding the process, clear instructions about how to conduct, interpret and seek linkages to counselling and staging is essential. <h3>Methods</h3> We created an internet-based HIV self-testing programme with a popular oral HIV test. The programme had built-in content for counselling, personal risk staging, instructions to self-test, and to seek counselling and referral. We also created an equivalent paper version and evaluated both programmes in 251 health care professionals working at University of Cape Town, South Africa. The tested internet programme was converted into an interactive, engaging smartphone HIV self-test application. The application was piloted for design, content and comprehension in 12 young adults (aged 18–25 years). <h3>Results</h3> Internet and paper-based self-testing programmes were well received (91.3%) by participants with overall preference for self-testing reported at 100%. User feedback on the smartphone application was incorporated after pilot evaluation and the following were improved: (a) a user centred design and layout, (b) colourful interface with clear instructions, (c) clarity of content for comprehension, (d) built-in features for expanded access, and (e) overall presentation. After six iterations, a prototype Android application was developed. <h3>Conclusion</h3> High preference to self-test facilitated the use of the internet and paper-based programmes. This indicates that if validated self-tests are presented with clear instructions to self-test and built-in confidential linkages to counselling and treatment are provided, many more individuals will opt for HIV self-testing. These programmes and the smartphone application will be useful for the scale-up of unsupervised self-testing initiatives in literate populations worldwide.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0000,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,283 · 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'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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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