MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2336898845 · doi:10.2196/mhealth.5287

Creating Effective Mobile Phone Apps to Optimize Antiretroviral Therapy Adherence: Perspectives From Stimulant-Using HIV-Positive Men Who Have Sex With Men

2016· article· en· W2336898845 sur OpenAlexvenueno aff
Keith J. Horvath, Dawit Alemu, Thu Danh, Jason V. Baker

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of Health
Mots-clésStimulantmHealthPsychological interventionThematic analysisMobile phoneMen who have sex with menFocus groupMedicineInternet privacyApp storePsychologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Qualitative researchFamily medicineWorld Wide WebComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of stimulant drugs among men who have sex with men (MSM) with human immunodeficiency virus (HIV) is associated with decreased odds of antiretroviral therapy (ART) adherence and elevated risk of forward HIV transmission. Advancing tailored and innovative mobile phone-based ART adherence app interventions for stimulant-using HIV-positive MSM requires greater understanding of their needs and preferences in this emerging area. OBJECTIVE: The purpose of this study is to (1) assess reasons that stimulant-using HIV-positive MSM download and sustain their use of mobile phone apps in general, and (2) obtain feedback on features and functions that these men prefer in a mobile phone app to optimize their ART adherence. METHODS: Focus groups were conducted with stimulant-using HIV-positive MSM (24-57 years of age; mostly non-Hispanic white; 42% once a week or more frequent stimulant drug use) in San Francisco and Minneapolis. Our aim was to explore the mobile phone app features and functions that they considered when deciding to download and sustain their use of general apps over time, as well as specific features and functions that they would like to see incorporated into an ART adherence mobile app. Focus groups were audiorecorded and transcribed verbatim. Thematic analysis was applied to transcripts using line-by-line open coding and organizing codes into meaningful themes. RESULTS: Men reported that they currently had a variety of health and wellness, social media and networking, gaming and entertainment, and utility apps on their mobile phones. Downloading apps to their mobile phones was influenced by the cost of the app, recommendations by a trusted source, and the time it takes to download. In addition, downloading and sustained use of apps was more likely to occur when men had control over most features of the app and apps were perceived to be useful, engaging, secure, and credible. Participants suggested that ART adherence mobile phone apps include social networking features, connections to local resources and their medical chart, and breaking HIV news and updates. Although some men expressed concerns about daily self-monitoring of HIV medication doses, many appreciated receiving a summary of their medication adherence over time and suggested that feedback about missed doses be delivered in an encouraging and humorous manner. CONCLUSIONS: In this study, we were able to recruit a relatively high proportion (42%) of HIV-positive MSM reporting weekly or more stimulant use. These results suggest critical design elements that may need to be considered during development of ART adherence-related mobile phone apps for this, and possibly other, high-risk groups. In particular, finding the optimal balance of security, engagement, usefulness, control capabilities, and credibility will be critical to sustained used of HIV treatment apps.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil0,803

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeAutre devis
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

Citations52
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealthMême sujetHIV/AIDS Research and InterventionsTravaux en français237 207