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Enregistrement W2903761643 · doi:10.2196/11861

Creating a Theoretically Grounded Gaming App to Increase Adherence to Pre-Exposure Prophylaxis: Lessons From the Development of the Viral Combat Mobile Phone Game

2018· article· en· W2903761643 sur OpenAlexvenueno aff
Laura Whiteley, Leandro Mena, Lacey Craker, Meredith Healy, Larry K. Brown

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Mental Health
Mots-clésPre-exposure prophylaxisPsychological interventionMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Men who have sex with menFamily medicineMobile phoneGrounded theoryMedication adherencePhoneInternet privacyQualitative researchPsychiatryComputer scienceInternal medicineTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the United States, young minority men who have sex with men (MSM) are most likely to become infected with HIV. The use of antiretroviral medications to reduce the risk of acquiring HIV infection (pre-exposure prophylaxis, PrEP) is an efficacious and promising prevention strategy. There have been significant advances regarding PrEP, including the definitive demonstration that PrEP reduces HIV acquisition and the development of clinical prescribing guidelines. Despite these promising events, the practical implementation of PrEP can be challenging. Data show that PrEP's safety and effectiveness could be greatly compromised by suboptimal adherence to treatment, and there is concern about the potential for an increase in HIV risk behavior among PrEP users. Due to these challenges, the prescribing of PrEP should be accompanied by behavioral interventions to promote adherence. OBJECTIVE: This study aimed to develop an immersive, action-oriented iPhone gaming intervention to improve motivation for adherence to PrEP. METHODS: Game development was guided by social learning theory, taking into consideration the perspectives of young adult MSM who are taking PrEP. A total of 20 young men who have sex with men (YMSM; aged 18-35 years) were recruited from a sexually transmitted infection (STI), HIV testing, and PrEP care clinic in Jackson, Mississippi, between October 2016 and June 2017. They participated in qualitative interviews guided by the information-motivation-behavioral skills (IMB) model of behavior change. The mean age of participants was 26 years, and all the participants identified as male. Acceptability of the game was assessed with the Client Service Questionnaire and session evaluation form. RESULTS: A number of themes emerged that informed game development. YMSM taking PrEP desired informational game content that included new and comprehensive details about the effectiveness of PrEP, details about PrEP as it relates to doctors' visits, and general information about STIs other than HIV. 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 a focus on personal relevance of PrEP-related medical care. Behavioral skills themes centered around self-efficacy and strategies for adherence to PrEP and self-care. CONCLUSIONS: We utilized youth feedback, IMB, and agile software development to create a multilevel, immersive, action-oriented iPhone gaming intervention to improve motivation for adherence to PrEP. There is a dearth of gaming interventions for persons on PrEP. This study is a significant step in working toward the development and testing of an iPhone gaming intervention to decrease HIV risk and promote adherence to PrEP for YMSM.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeObservationnel
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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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