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Enregistrement W2975160889 · doi:10.2196/12917

Development of a Mobile Phone App to Promote Safe Sex Practice Among Youth in Stockholm, Sweden: Qualitative Study

2019· article· en· W2975160889 sur OpenAlexvenueno aff
Anna Nielsen, Aspasia Bågenholm, Ayesha De Costa

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdVetenskapsrådet
Mots-clésCondommHealthPsychological interventionReproductive healthFocus groupMobile phonePsychologyIntervention (counseling)Internet privacyMedical educationMedicinePopulationNursingFamily medicineComputer scienceHuman immunodeficiency virus (HIV)BusinessEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mobile health (mHealth) has been shown to be effective in increasing knowledge of sexual health among youth. To date, evaluations mostly refer to interventions delivered via computer, email, and text messages. The possibility of downloading apps on mobile devices has opened up opportunities to develop engaging interventions on safe sexual health promotion. To attract young users and have them engage with a sexual health app, it is important to involve youth in intervention development. OBJECTIVE: This study aimed to obtain input from youth on the content of a mobile phone app intended to promote safe sex and increase condom use among youth in Stockholm. METHODS: This study was conducted at the Youth Health Clinics (YHC) in Stockholm County, Sweden. A total of 15 individual in-depth interviews and 2 focus group discussions (with youth aged 18-23 years) were conducted at the YHC in Stockholm. Areas explored were: (1) youth perceptions of condom use (advantages and obstacles), (2) perceptions of mHealth to promote safe sexual practices, and (3) content development for a mobile phone app to promote safe sex. RESULTS: The smartphone app was developed based on the categories that emerged from the data. With regard to content, youth requested sex education, including information on sexually transmitted infections. In addition, condom-specific information, including practical usage technique, advice on how to have the condom talk, and how to decrease shame related to condom use, was requested. Youth suggested different modes to deliver the content, including text messages, movie clips, and push notifications. It was suggested that the tone of the messages delivered should be fun, entertaining, and supportive. The inputs from youth influenced the development of the following sections of the app: Condom Obstacles and Solutions; Quiz; Games; Self-Refection; Challenges; Stories by Peers (stories from peers and information from a doctor); Condom Tips, Pep Talk, and Boosting; and Random Facts. CONCLUSIONS: It is important to use input from youth when developing a smartphone intervention since the success of the intervention largely depends on the level of engagement and usage by youth. Furthermore, if proven efficient in increasing condom use, it is important that the development, including content and mode, is thoroughly described so that the intervention can be replicated. Likewise, if proven inefficient, it is important to learn from mistakes to improve and adjust the intervention. The effect of this smartphone app on safe sexual practices among youth is being evaluated in a pragmatic randomized controlled trial in Stockholm (ISRCTN13212899) and will be reported separately.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,584
Écart entre enseignants0,417 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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