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Enregistrement W2551537001 · doi:10.2196/mhealth.6178

Formative Work to Develop a Tailored HIV Testing Smartphone App for Diverse, At-Risk, HIV-Negative Men Who Have Sex With Men: A Focus Group Study

2016· article· en· W2551537001 sur OpenAlexvenueno aff
Jason W. Mitchell, Maria Beatriz Torres, Jennifer Joe, Thu Danh, Bobbi V. Gass, Keith J. Horvath

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésMen who have sex with menFocus groupHuman immunodeficiency virus (HIV)Formative assessmentPsychologymHealthMedicineClinical psychologyGerontologyFamily medicinePsychological interventionPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although gay, bisexual, and other men who have sex with men (MSM) are disproportionately affected by human immunodeficiency virus (HIV) infection, few test for HIV at regular intervals. Smartphone apps may be an ideal tool to increase regular testing among MSM. However, the success of apps to encourage regular testing among MSM will depend on how frequently the apps are downloaded, whether they continue to be used over months or years, and the degree to which such apps are tailored to the needs of this population. OBJECTIVE: The primary objectives of this study were to answer the following questions. (1) What features and functions of smartphone apps do MSM believe are associated with downloading apps to their mobile phones? (2) What features and functions of smartphone apps are most likely to influence MSM's sustained use of apps over time? (3) What features and functions do MSM prefer in an HIV testing smartphone app? METHODS: We conducted focus groups (n=7, with a total of 34 participants) with a racially and ethnically diverse group of sexually active HIV-negative MSM (mean age 32 years; 11/34 men, 33%, tested for HIV ≥10 months ago) in the United States in Miami, Florida and Minneapolis, Minnesota. Focus groups were digitally recorded, transcribed verbatim, and deidentified for analysis. We used a constant comparison method (ie, grounded theory coding) to examine and reexamine the themes that emerged from the focus groups. RESULTS: Men reported cost, security, and efficiency as their primary reasons influencing whether they download an app. Usefulness and perceived necessity, as well as peer and posted reviews, affected whether they downloaded and used the app over time. Factors that influenced whether they keep and continue to use an app over time included reliability, ease of use, and frequency of updates. Poor performance and functionality and lack of use were the primary reasons why men would delete an app from their phone. Participants also shared their preferences for an app to encourage regular HIV testing by providing feedback on test reminders, tailored testing interval recommendations, HIV test locator, and monitoring of personal sexual behaviors. CONCLUSIONS: Mobile apps for HIV prevention have proliferated, despite relatively little formative research to understand best practices for their development and implementation. The findings of this study suggest key design characteristics that should be used to guide development of an HIV testing app to promote regular HIV testing for MSM. The features and functions identified in this and prior research, as well as existing theories of behavior change, should be used to guide mobile app development in this critical area.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,875

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,315 · 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'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

Citations46
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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