A Realistic Talking Human Embodied Agent Mobile Phone Intervention to Promote HIV Medication Adherence and Retention in Care in Young HIV-Positive African American Men Who Have Sex With Men: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Avatars and embodied agents are a promising innovation for human health intervention because they may serve as a relational agent that might augment user engagement in a behavioral change intervention and motivate behavioral change such as antiretroviral adherence and retention in care. OBJECTIVE: This study aimed to develop a theory-driven talking avatar-like embodied agent mobile phone intervention guided by the information-motivation-behavioral skills model to promote HIV medication adherence and retention in care in young African American men who have sex with men (MSM). METHODS: We performed 5 iterative focus groups in Chicago with HIV-positive African American MSM aged 18-34 years to inform the ongoing development of a mobile phone app. Participants for the focus groups were recruited from 4 University of Illinois at Chicago Community Outreach Intervention Project sites located in different high HIV incidence areas of the city and the University of Illinois at Chicago HIV clinic using fliers and word of mouth. The focus group data analysis included developing an ongoing list of priorities for app changes and discussion between two of the investigators based on the project timeline, resources, and to what extent they served the app's objectives. RESULTS: In this study, 16 men participated, including 3 who participated in two groups. The acceptability for an embodied agent app was universal in all 5 focus groups. The app included the embodied agent response to questions and antiretroviral regimen information, adherence tracking, CD4 count and viral load tracking, motivational spoken messages, and customizability. Concerns that were identified and responded to in the development process included privacy, stigma, avoiding the harsh or commanding tone of voice, avoiding negative motivational statements, and making reminder functions for a variety of health care interactions. CONCLUSIONS: An avatar-like embodied agent mHealth approach was acceptable to young HIV-positive African American MSM. Its relational nature may make it an effective method of informing, motivating, and promoting health behavioral skills. Furthermore, the app's ease of access, stigma-free environment, and audiovisual format may help overcome some adherence barriers reported in this population.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».