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Enregistrement W2942556531 · doi:10.1007/s10461-019-02516-6

Alone But Supported: A Qualitative Study of an HIV Self-testing App in an Observational Cohort Study in South Africa

2019· article· en· W2942556531 sur OpenAlexafffund
Ricky Janssen, Nora Engel, Aliasgar Esmail, Suzette Oelofse, Anja Krumeich, Keertan Dheda, Nitika Pant Pai

Notice bibliographique

RevueAIDS and Behavior · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Government of West BengalGrand Challenges CanadaMedical Research CouncilSouth African Medical Research CouncilUniversity of Cape TownCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University Health Centre
Mots-clésObservational studyHealth psychologyFocus groupQualitative researchTest (biology)UsabilityPhoneFlexibility (engineering)CohortPublic healthPsychologyMobile phoneMedicineApplied psychologyNursingComputer scienceBusinessSociologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HIV self-testing has the potential to improve test access and uptake, but concerns remain regarding counselling and support during and after HIV self-testing. We investigated an oral HIV self-testing strategy together with a mobile phone/tablet application to see if and how it provided counselling and support, and how it might impact test access. This ethnographic study was nested within an ongoing observational cohort study in Cape Town, South Africa. Qualitative data was collected from study participants and study staff using 33 semi-structured interviews, one focus group discussion, and observation notes. The app provided information and guidance while also addressing privacy concerns. The flexibility and support provided by the strategy gave participants more control in choosing whom they included during testing. Accessibility concerns included smartphone access and usability issues for older and rural users. The adaptable access and support of this strategy could aid in expanding test access in South Africa.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations39
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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