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Enregistrement W2975864180 · doi:10.2196/14557

The Florida Mobile Health Adherence Project for People Living With HIV (FL-mAPP): Longitudinal Assessment of Feasibility, Acceptability, and Clinical Outcomes

2019· article· en· W2975864180 sur OpenAlexvenueno aff
César G. Escobar-Viera, Zhi Zhou, Jamie P. Morano, Robert Lucero, Spencer Lieb, Sean McIntosh, Kevin A. Clauson, Robert L. Cook

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésmHealthMedicineThematic analysisFamily medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Informed consentHealth careGerontologyPsychological interventionQualitative researchAlternative medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: For people living with HIV (PLWH), antiretroviral therapy (ART) adherence is crucial to attain better health outcomes. Although research has leveraged consumer health information technologies to enhance ART adherence, no study has evaluated feasibility and clinical outcomes associated with the usage of a commercially available, regularly updated mobile health (mHealth) app for improving ART adherence among PLWH. OBJECTIVE: This study aimed to assess the feasibility, acceptability, and clinical outcomes of Care4Today, an existing, free, biprogrammatic mHealth app for improving ART adherence among PLWH. METHODS: The Florida mHealth Application Adherence Project (FL-mAPP) was a 90-day longitudinal pilot study conducted in 3 public HIV clinics in Florida, United States. After obtaining informed consent, 132 participants completed a survey and then were given the option to try an existing mHealth app to help with ART adherence. Of these, 33.3% (44/132) declined, 31.1% (41/132) agreed but never used the app, and 35.6% (47/132) used the app. All were asked to complete follow-up surveys at 30 days and 90 days after enrollment. Usage data were used to assess feasibility. Clinical outcomes of self-reported ART adherence and chart-obtained HIV viral load and CD4+ T-cell counts were compared among those who used the platform (users) versus those who did not (nonusers). Participants and HIV care providers also provided responses to open-ended questions about what they liked and did not like about the app; comments were analyzed using thematic analysis. RESULTS: Of 132 participants, 47 (35.6%) and 85 (64.4%) were categorized as users and nonusers, respectively. Among users, a Kaplan-Meier plot showed that 25 persons (53%) continued using the app after the 90-day follow-up. At 30-day follow-up, 13 (81.3%) of those who used the mHealth app reported ≥95% ART adherence, compared with 17 (58.6%) nonusers (P=.12). Overall, 39 (82%) users liked or somewhat liked using the platform. Participants' favorite features were medication reminders, ability to create custom reminders, and adherence reports. CONCLUSIONS: This longitudinal study found that a commercially available medication adherence mHealth app was a feasible and acceptable intervention to improve ART adherence among PLWH and engaged in clinical care across 3 public HIV clinics in the state of Florida. Overall, participants liked the Care4Today app and thought the medication reminders were their favorite feature. Generally, self-reports of ART adherence were better among users than nonusers, both at 30- and 90-day follow-ups. Further clinical research needs to address user fatigue for improving app usage.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,403 · 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'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

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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