Participation in a mobile health intervention trial to improve retention in HIV care: does gender matter?
Notice bibliographique
Résumé
Background To be consistent with the United Nations' sustainable development goals on gender equality, mobile health (mHealth) programmes should aim to use communications technology to promote the empowerment of women. We conducted a pre-trial analysis of data from the WelTel Retain study on retention in HIV care to assess gender-based differences in phone access, phone sharing and concerns about receiving text messages from a healthcare provider. Methods Between April 2013-June 2015, HIV-positive adults were screened for trial participation at two clinics in urban slums in Nairobi, Kenya. Proportions of men and women excluded from the trial due to phone-related criteria were compared using a chi-square test. Gender-based differences in phone sharing patterns and concerns among trial participants were similarly compared. Results Of 1068 individuals screened, there was no difference in the proportion of men ( n = 39/378, 10.3%) and women ( n = 71/690, 10.3%) excluded because of phone-related criteria ( p-value = 0.989). Among those who shared their phone, women ( n = 52/108, 48.1%) were more likely than men ( n = 6/60, 10.0%) to share with other non-household and household members ( p < 0.001). Few participants had concerns about receiving text messages from their healthcare provider; those with concerns were all women ( n = 6/700). Discussion In this study, men and women were equally able to participate in a trial of an mHealth intervention. Equitable access in these urban slums may indicate the 'gender digital divide' is narrowing in some settings; however, gender-specific phone sharing patterns and concerns regarding privacy must be fully considered in the development and scale-up of mHealth programmes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».