“Please Don’t Send Us Spam!” A Participative, Theory-Based Methodology for Developing an mHealth Intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health solutions have the potential of reducing burdens on health systems and empowering patients with important information. However, there is a lack of theory-based mHealth interventions. OBJECTIVE: The purpose of our study was to develop a participative, theory-based, mobile phone, audio messaging intervention attractive to recently circumcised men at voluntary medical male circumcision (VMMC) clinics in the Cape Town area in South Africa. We aimed to shift some of the tasks related to postoperative counselling on wound management and goal setting on safe sex. We place an emphasis on describing the full method of message generation to allow for replication. METHODS: We developed an mHealth intervention using a staggered qualitative methodology: (1) focus group discussions with 52 recently circumcised men and their partners to develop initial voice messages they felt were relevant and appropriate, (2) thematic analysis and expert consultation to select the final messages for pilot testing, and (3) cognitive interviews with 12 recent VMMC patients to judge message comprehension and rank the messages. Message content and phasing were guided by the theory of planned behavior and the health action process approach. RESULTS: Patients and their partners came up with 245 messages they thought would help men during the wound-healing period. Thematic analysis revealed 42 different themes. Expert review and cognitive interviews with more patients resulted in 42 messages with a clear division in terms of needs and expectations between the initial wound-healing recovery phase (weeks 1-3) and the adjustment phase (weeks 4-6). Discussions with patients also revealed potential barriers to voice messaging, such as lack of technical knowledge of mobile phones and concerns about the invasive nature of the intervention. Patients' own suggested messages confirmed Ajzen's theory of planned behavior that if a health promotion intervention can build trust and be relevant to the recipient's needs in the first contacts, then the same recipients will perceive subsequent motivational messages more favorably. The health action process approach was also a useful tool for guiding the phasing of the messages. Participants were more positive and salutogenic than public health experts. CONCLUSIONS: The system showed how a process of consultation can work with a set of potential recipients of an mHealth service to ensure that their needs are included. Classic behavioral theories can and should be used to design modern mHealth interventions. We also believe that patients are the best source of messaging, ensuring that messages are culturally relevant and interesting to the recipient.
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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 | 0,092 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».