Content guidance for mobile phones short message service (SMS)-based antiretroviral therapy adherence and appointment reminders: a review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Mobile phones are increasingly being used to support health activities, including the care and management of people living with HIV/AIDS. Short message service (SMS) has been explored as a means to optimize and support behaviour change. However, there is minimal guidance on messaging content development. The purpose of this review was to inform the content of SMS messages for mobile health (mHealth) initiatives designed to support anti-retroviral therapy adherence and clinic appointment keeping in resource-limited settings. PubMed, OvidMedline, Google Scholar, K4Health's mHealth Evidence database, the mHealth Working Group project resource, and Health COMpass were searched. A request to online communities for recommendations on message content was also made. 1010 unique sources were identified, of which 51 were included. The information was organized into three categories: pre-message development, message development, and security and privacy. Fifteen of the publications explicitly provided their message content. Important lessons when developing the content of SMS were: (1) conducting formative research; (2) grounding content in behaviour change theory; and (3) reviewing proposed content with experts. Best practices exist for developing message content for behaviour change. Efforts should be continued to apply lessons learned from the existing literature to inform mHealth initiatives supporting HIV/AIDS care and treatment.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».