The Relationship Between Individual Characteristics and Interest in Using a Mobile Phone App for HIV Self-Management: Observational Cohort Study of People Living With HIV
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The human immunodeficiency virus (HIV) continues to be a major health issue in the United States, and an estimated 1.2 million people in the United States are living with HIV. As part of Healthy People 2020, the Office of Disease Prevention and Health Promotion has targeted the persistent demographic and geographic disparities in HIV prevalence and management. Preliminary evidence suggests that mobile health technology (smartphone apps) may be a promising way to support HIV self-management among vulnerable populations of people living with HIV (PLWH) who lack access to appropriate health care services. OBJECTIVE: This study examines the association between individual characteristics of PLWH and level of interest in using a free mobile phone app for HIV self-management. METHODS: This study was conducted using cross-sectional survey data collected in the Florida Cohort Study between 2014 and 2016 (N=766). Associations between individual characteristics of PLWH and level of interest in using a free mobile phone app for HIV self-management were examined using bivariate analysis and logistic regression. RESULTS: Overall, 85.5% (655/766) of respondents were interested in using a free mobile phone app that supports HIV self-management. Participants expressed the highest interest in app functions that facilitate communication with health care providers (568/740, 76.8%) or help to identify relevant health care services (556/745 74.6%). Age (OR 0.959, 95% CI 0.936-0.982), education (OR 1.281, 95% CI 1.027-1.598) and disability or inability to work (OR 0.296, 95% CI 0.145-0.606) were all significantly associated with being interested in using a free mobile phone app for HIV self-management. CONCLUSIONS: This study indicates that a majority of PLWH are interested in using a free mobile phone app to self-manage their condition. The findings can inform the development of mobile phone apps that support effective HIV self-management.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».