Game Plan: Development of a Web App Designed to Help Men Who Have Sex With Men Reduce Their HIV Risk and Alcohol Use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Men who have sex with men (MSM) are at high risk for HIV, and alcohol use is a major risk factor for HIV infection. Internet-facilitated brief interventions have been shown to reduce alcohol use and HIV-risk behavior in other at-risk populations, but have so far incorporated limited content and have not been tested among MSM. OBJECTIVE: This manuscript describes Game Plan, an interactive, tablet-optimized web application designed to help heavy drinking, high-risk MSM consider reducing their alcohol use and sexual risk behavior. In this paper, we discuss the rationale, goals, and flow for each of Game Plan's components, which were modelled after common in-person and web-based brief motivational interventions for these behaviors. METHODS: The development of Game Plan was informed by a thorough user-focused design research process that included (1) audits of existing interventions, (2) focus groups with stakeholders and (3) intended users (high-risk, heavy drinking MSM), and (4) usability testing. The aesthetic, features, and content of the app were designed iteratively throughout this process. RESULTS: The fully-functional Game Plan app provides (1) specific and personal feedback to users about their level of risk, (2) exercises to help prompt users to reflect on whether their current behavior aligns with other important life goals and values, and for those open to change, (3) exercises to help users understand factors that contribute to risk, and (4) a change planning module. In general, this flow was constructed to roughly align with the two phases described in early accounts of motivational interviewing (MI): (1) Content intended to elicit intrinsic motivation for change, and when/if sufficient motivation is present, (2) content intended to translate that motivation into specific goals and plans for change. This sequence first focuses on the user's HIV risk behavior, followed by their alcohol use and the connection between the two. The app's overall aesthetic (eg, branding, color palettes, icons/graphics) and its onboarding sequence was also designed to align with the "spirit" of MI by conveying respect for autonomy, open-mindedness (ie, avoiding judgment), and empathy. CONCLUSIONS: Should future research support its efficacy in facilitating behavior change, Game Plan could represent a wide-reaching and scalable tool that is well-suited for use in settings where delivering evidence-based, in-person interventions would be difficult or cost-prohibitive.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».