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Enregistrement W2802253555 · doi:10.2196/publichealth.8992

Developing Sustainable and Impactful Mobile Phone HIV Testing Interventions for Spanish-Speaking Men Who Have Sex With Men in the United States: Lessons Learned From Informative Interviews

2018· article· en· W2802253555 sur OpenAlexvenueno aff
Jason W. Mitchell, Maria Beatriz Torres, Lucy Asmar, Thu Danh, Keith J. Horvath

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésMobile phonePsychological interventionHuman immunodeficiency virus (HIV)Men who have sex with menPsychologySocial psychologyApplied psychologyMedicineComputer scienceFamily medicineTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although many men who have sex with men (MSM) test for HIV at least once in their lifetime, opportunities to improve regular HIV testing, particularly among Hispanic or Latino MSM, is needed. Many mHealth interventions in development, including the ones on HIV testing, have primarily focused on English-speaking white, black, and MSM of other races. To date, no studies have assessed app use, attitudes, and motivations for downloading and sustaining use of mobile apps and preferences with respect to HIV prevention among Spanish-speaking, Hispanic MSM in the United States. OBJECTIVE: The primary aims of this study were to determine what features and functions of smartphone apps do Hispanic, Spanish-speaking MSM believe are associated with downloading apps to their smartphones, (2) what features and functions of smartphone apps are most likely to influence men's sustained use of apps over time, and (3) what features and functions do men prefer in a smartphone app aimed to promote regular testing for HIV. METHODS: Interviews (N=15) were conducted with a racially diverse group of sexually active, HIV-negative, Spanish-speaking, Hispanic MSM in Miami, Florida. Interviews were digitally recorded, transcribed verbatim, translated back to English, and de-identified for analysis. A constant-comparison method (ie, grounded theory coding) was employed to examine themes that emerged from the interviews. RESULTS: Personal interest was the primary reason associated with whether men downloaded an app. Keeping personal information secure, cost, influence by peers and posted reviews, ease of use, and functionality affected whether they downloaded and used the app over time. Men also reported that entertainment value and frequency of updates influenced whether they kept and continued to use an app over time. There were 4 reasons why participants chose to delete an app-dislike, lack of use, cost, and lack of memory or space. 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: The features and functions of mobile apps that Spanish-speaking MSM in this study believed were associated with downloading and/or sustained engagement of an app generally reflected the priorities mentioned in an earlier study with English-speaking MSM. Unlike the earlier study, Spanish-speaking MSM prioritized personal interest in a mobile app and de-emphasized the efficiency of an app to make their lives easier in their decision to download an app to their mobile device. Tailoring mobile apps to the language and needs of Spanish-speaking MSM is critical to help increase their willingness to download a mobile app. Despite the growing number of HIV-prevention apps in development, few are tailored to Spanish-speaking MSM, representing an important gap that should be addressed in future research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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