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Enregistrement W3004970923 · doi:10.2196/15096

A Mobile Phone–Based Sexual and Reproductive Health Intervention for Female Sex Workers in Kenya: Development and Qualitative Study

2020· article· en· W3004970923 sur OpenAlexvenueno aff
Frances H Ampt, Kelly L’Engle, Megan S. C. Lim, Kate F. Plourde, Emily Mangone, Collins Mudogo Mukanya, Peter Gichangi, Griffins Manguro, Margaret Hellard, Mark Stoové, Matthew Chersich, Walter Jaoko, Paul A. Agius, Marleen Temmerman, Winnie Wangari, Stanley Lüchters

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilBurnet Institute
Mots-clésReproductive healthIntervention (counseling)Psychological interventionSexual and reproductive health and rightsUnintended pregnancyHealth promotionBehavior changePsychologyIntervention mappingmHealthMedicineNursingPopulationPublic healthSocial psychologyEnvironmental healthReproductive rightsFamily planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Female sex workers (FSWs) have high rates of both unintended pregnancy and HIV, but few health promotion interventions address their contraceptive needs or other sexual and reproductive health and rights (SRHR) concerns. A broader approach integrates contraceptive promotion with HIV and sexually transmitted infection (STI) prevention and management, alcohol awareness, gender-based violence and rights, and health care utilization. The Women's Health Intervention using SMS for Preventing Pregnancy (WHISPER) mobile phone intervention uses a participatory development approach and behavior change theory to address these high-priority concerns of FSWs in Mombasa, Kenya. OBJECTIVE: This paper aimed to (1) describe the process of development of the WHISPER intervention, its theoretical framework, key content domains and strategies and (2) explore workshop participants' responses to the proposed intervention, particularly with regard to message content, behavior change constructs, and feasibility and acceptability. METHODS: The research team worked closely with FSWs in two phases of intervention development. First, we drafted content for three different types of messages based on a review of the literature and behavior change theories. Second, we piloted the intervention by conducting six workshops with 42 FSWs to test and refine message content and 12 interviews to assess the technical performance of the intervention. Workshop data were thematically analyzed using a mixed deductive and inductive approach. RESULTS: The intervention framework specified six SRHR domains that were viewed as highly relevant by FSWs. Reactions to intervention content revealed that social cognitive strategies to improve knowledge, outcome expectations, skills, and self-efficacy resonated well with workshop participants. Participants found the content empowering, and most said they would share the messages with others. The refined intervention was a 12-month SMS program consisting of informational and motivational messages, role model stories portraying behavior change among FSWs, and on-demand contraceptive information. CONCLUSIONS: Our results highlight the need for health promotion interventions that incorporate broader components of SRHR, not only HIV prevention. Using a theory-based, participatory approach, we developed a digital health intervention that reflects the complex reality of FSWs' lives and provides a feasible, acceptable approach for addressing SRHR concerns and needs. FSWs may benefit from health promotion interventions that provide relevant, actionable, and engaging content to support behavior change.

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)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,360 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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