Enhancing self‐care, adjustment and engagement through mobile phones in youth with HIV.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate the effectiveness of mobile phones in enhancing self-care, adjustment and engagement in non-disclosed youth living with HIV. BACKGROUND: Youth aged 15-24 years represent 42% of new HIV infections globally. Youth who are aware of their HIV status generally do not disclose it or utilize HIV-related facilities because of fear of stigma. They rely on the Internet for health maintenance information and access formal care only when immune-compromised and in crisis. INTRODUCTION: This study shows how non-disclosed youth living with HIV can be reached and engaged for self-management and adjustment through mobile phone. STUDY DESIGN: One-group pre-test/post-test experimental design was used. METHODS: Mobile phones were used to give information, motivation and counselling to 19 purposively recruited non-disclosed youth with HIV in Calabar, South-South Nigeria. Psychological adjustment scale, modified self-care capacity scale and patient activation measure were used to collect data. Data were analysed using PASW 18.0. RESULTS: Scores on self-care capacity, psychological adjustment and engagement increased significantly at post-test. HIV-related visits to health facilities did not improve significantly even at 6 months. Participants still preferred to consult healthcare providers for counselling through mobile phone. DISCUSSION: Mobile phone-based interventions are low cost, convenient, ensure privacy and are suitable for youth. Such remote health counselling enhances self-management and positive living. CONCLUSION AND IMPLICATIONS FOR HEALTH POLICY: Mobile phones enhance self-care, psychological adjustment and engagement in non-disclosed youth living with HIV, and can be used to increase care coverage. Findings underline the importance of policies to increase access by locating, counselling and engaging HIV-infected youth in care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».