Development of PositiveLinks: A Mobile Phone App to Promote Linkage and Retention in Care for People With HIV
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Linkage to and retention in HIV care are challenging, especially in the Southeastern United States. The rise in mobile phone app use and the potential for an app to deliver just in time messaging provides a new opportunity to improve linkage and retention among people living with HIV (PLWH). OBJECTIVE: This study aimed to develop an app to engage, link, and retain people in care. We evaluated the acceptability, feasibility, and impact of the app among users. METHODS: App development was informed by principles of chronic disease self-management and formative interviews with PLWH. Once developed, the app was distributed among participants, and usability feedback was incorporated in subsequent iterations. We interviewed app users after 3 weeks to identify usability issues, need for training on the phone or app, and to assess acceptability. We tracked and analyzed usage of app features for the cohort over 2 years. RESULTS: A total of 77 participants used the app during the pilot study. The query response rate for the first 2 years was 47.7%. Query response declined at a rate of 0.67% per month. The community message board was the most popular feature, and 77.9% (60/77) of users posted on the board at least once during the 2 years. CONCLUSIONS: The PositiveLinks app was feasible and acceptable among nonurban PLWH. High participation on the community message board suggests that social support from peers is important for people recently diagnosed with or returning to care for HIV.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle