Attitudes, Beliefs, and Willingness Toward the Use of mHealth Tools for Medication Adherence in the Florida mHealth Adherence Project for People Living With HIV (FL-mAPP): Pilot Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antiretroviral (ART) adherence among people living with HIV (PLWH) continues to be a challenge despite advances in HIV prevention and treatment. Mobile health (mHealth) interventions are increasingly deployed as tools for ART adherence. However, little is known about the uptake and attitudes toward commercially available, biprogrammatic mobile apps (ie, designed for both smartphone and short message service [SMS] messaging) among demographically diverse PLWH. OBJECTIVES: The Florida mHealth Adherence Project for PLWH (FL-mAPP) is an innovative pilot study that aimed to determine the acceptability of a commercially available, biprogrammatic mHealth intervention platform to ensure medication adherence and gauge the current attitudes of PLWH toward current and future mHealth apps. METHODS: A predeveloped, commercially available, biprogrammatic mHealth platform (Care4Today Mobile Health Manager, Johnson & Johnson, New Brunswick, NJ) was deployed, with self-reported ART adherence recorded in the app and paper survey at both short term (30-day) or long-term (90-day) follow-ups. Consented participants completed baseline surveys on sociodemographics and attitudes, beliefs, and willingness toward the use of mHealth interventions for HIV care using a 5-point Likert scale. Chi-square tests and multivariate logistic regression analyses identified correlations with successful uptake of the mHealth platform. RESULTS: Among 132 PLWH, 66% (n=87) initially agreed to use the mHealth platform, of which 54% (n=47) successfully connected to the platform. Of the 87 agreeing to use the mHealth platform, we found an approximate 2:1 ratio of persons agreeing to try the smartphone app (n=59) versus the SMS text messages (n=28). Factors correlating with mHealth uptake were above high school level education (adjusted odds ratio 2.65; P=.05), confidence that a clinical staff member would assist with mHealth app use (adjusted odds ratio 2.92, P=.048), belief that PLWH would use such an mHealth app (adjusted odds ratio 2.89; P=.02), and ownership of a smartphone in contrast to a "flip-phone" model (adjusted odds ratio 2.80; P=.05). Of the sample, 70.2% (n=92) reported daily interest in receiving medication adherence reminders via an app (80.4% users versus 64.7% nonusers), although not significantly different among the user groups (P=.06). In addition, 34.8% (n=16) of mHealth users reported a theoretical "daily" interest and 68.2% (n=58) of non-mHealth users reported no interest in using an mHealth app for potentially tracking alcohol or drug intake (P=.002). CONCLUSIONS: This commercially available, biprogrammatic mHealth platform showed feasibility and efficacy for enhanced ART and medication adherence within public health clinics and successfully included older age groups. Successful use of the platform among demographically diverse PLWH is important for HIV implementation science and promising for uptake on a larger scale.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».