MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2802421135 · doi:10.2196/mhealth.8155

A Mobile Gaming Intervention to Increase Adherence to Antiretroviral Treatment for Youth Living With HIV: Development Guided by the Information, Motivation, and Behavioral Skills Model

2018· article· en· W2802421135 sur OpenAlexvenueno aff
Laura Whiteley, Larry K. Brown, Michelle Lally, Nicholas C. Heck, Jacob J. van den Berg

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentCenter for AIDS Research, University of Washington
Mots-clésIntervention (counseling)mHealthHuman immunodeficiency virus (HIV)PsychologyBehavior changeApplied psychologyPsychological interventionClinical psychologyMedicineSocial psychologyPsychiatryFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Highly active combination antiretroviral treatment has been shown to markedly improve the health of HIV-infected adolescents and young adults. Adherence to antiretroviral treatment leads to decreased morbidity and mortality and decreases the number of hospitalizations. However, these clinical achievements can only occur when young persons with HIV are adherent to care. Unfortunately, adolescents and young adults have poorer rates of adherence to antiretroviral medications and poorer rates of retention in care than older adults. Novel and engaging digital approaches are needed to help adolescents and young adults living with HIV be adherent to treatment. OBJECTIVE: The aim of this study was to develop an immersive, action-oriented iPhone gaming intervention to improve adherence to antiretroviral medication and treatment. METHODS: Game development was guided by social learning theory, taking into consideration the perspectives of adolescents and young adults living with HIV. A total of 20 adolescents and young adults were recruited from an HIV care clinic in Rhode Island, and they participated in qualitative interviews guided by the information-motivation-behavioral skills model of behavior change. The mean age of participants was 22 years, 60% (12/20) of the participants identified as male, and 60% (12/20) of the sample reported missing a dose of antiretroviral medication in the previous week. Acceptability of the game was assessed with client service questionnaire and session evaluation form. RESULTS: A number of themes emerged that informed game development. Adolescents and young adults living with HIV desired informational game content that included new and comprehensive details about HIV, details about HIV as it relates to doctors' visits, and general health information. Motivational themes that emerged were the desire for enhancement of future orientation; reinforcement of positive influences from partners, parents, and friends; collaboration with health care providers; decreasing stigma; and increasing personal relevance of HIV care. Behavioral skills themes centered on self-efficacy and strategies for medical adherence and self-care. On the client service questionnaire, 10 out of the 11 participants indicated they were "satisfied with the game activities," and 9 out of 11 "would recommend it to a friend." On the session evaluation form, 9 out of 11 agreed that they "learned a lot from the game." CONCLUSIONS: We utilized youth feedback, social learning theory (information-motivation-behavioral skills), and agile software development to create a multilevel, immersive, action-oriented iPhone gaming intervention to measure and improve treatment adherence for adolescents and young adults living with HIV. There is a dearth of gaming interventions for this population, and this study is a significant step in working toward the development and testing of an iPhone gaming app intervention to promote adherence to antiretroviral treatment. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01887210; http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01887210 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6xHMW0NI1).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeAutre devis
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

Citations56
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealthMême sujetHIV/AIDS Research and InterventionsTravaux en français237 207