Digital Gaming to Improve Adherence Among Adolescents and Young Adults Living With HIV: Mixed-Methods Study to Test Feasibility and Acceptability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An estimated 50% of adolescents and young adults (AYA) living with HIV are failing to adhere to prescribed antiretroviral treatment (ART). Digital games are effective in chronic disease management; however, research on gaming to improve ART adherence among AYA is limited. OBJECTIVE: We assessed the feasibility and acceptability of video gaming to improve AYA ART adherence. METHODS: Focus group discussions and surveys were administered to health care providers and AYA aged 13 to 24 years living with HIV at a pediatric HIV program in Washington, DC. During focus group discussions, AYA viewed demonstrations of 3 game prototypes linked to portable Wisepill medication dispensers. Content analysis strategies and thematic coding were used to identify adherence themes and gaming acceptance and feasibility. Likert scale and descriptive statistics were used to summarize response frequencies. RESULTS: Providers (n=10) identified common adherence barriers and strategies, including use of gaming analogies to improve AYA ART adherence. Providers supported exploration of digital gaming as an adherence intervention. In 6 focus group discussions, 12 AYA participants identified disclosure of HIV status and irregular daily schedules as major barriers to ART and use of alarms and pillboxes as reminders. Most AYA were very or somewhat likely to use the demonstrated game prototypes to help with ART adherence and desired challenging, individually tailored, user-friendly games with in-game incentives. Game prototypes were modified accordingly. CONCLUSIONS: AYA and their providers supported the use of digital games for ART adherence support. Individualization and in-game incentives were preferable and informed the design of an interactive technology-based adherence intervention among AYA living with HIV.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».