Bridging the Digital Divide Among Racial and Ethnic Minority Men Who Have Sex With Men to Reduce Substance Use and HIV Risk: Mixed Methods Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ecological momentary assessment (EMA) is a promising data collection tool for mobile health interventions targeting episodic health behaviors. For substance-using men who have sex with men (SUMSM), EMA is becoming more widely utilized in efforts to characterize substance use and sexual risk factors for HIV transmission. However, recent literature demonstrates emerging concerns over compliance and lower EMA engagement and data concordance among racial and ethnic minority SUMSM. OBJECTIVE: This study aimed to provide a qualitative evaluation of the barriers and facilitators of EMA as a data collection tool among racial and ethnic minority SUMSM. METHODS: Between October and November 2017, 45 racial and ethnic minority SUMSM were recruited from a list of prior research participants at the San Francisco Department of Public Health to participate in daily EMA surveys on their substance use and sexual health behaviors for 1 week, followed by in-person focus groups (FGs). A total of 4 FGs explored the participants' experiences with the surveys, issues regarding privacy and confidentiality, and suggestions for improvement. Qualitative analysis was performed using content analysis. Descriptive statistics and Fisher exact tests were used to assess the associations between demographics or substance use behaviors and EMA completion. RESULTS: Overall, 93.9% (295/314) of all delivered surveys were initiated, and of those, 98.0% (289/295) were completed. Neither participant demographics, including race (P=.65) or age (P=.43), nor substance use behaviors, including the frequency of alcohol (P=.40) or methamphetamine (P=.91) use or any cocaine (P=.28), crack (P=.99), or polysubstance use (P=.24), were found to be associated with survey completion. Overall, participants were receptive to the text message-based EMA surveys. Facilitators included survey timing, user-friendly survey design, survey-stimulated self-reflection, coding of sensitive phrases, and other privacy benefits of a mobile survey. Barriers included an inability to correct texting errors and participants' perception of judgment or stigmatization related to questions about condomless sex. To improve EMA compliance and uptake, participants suggested adding response confirmations, clarifying survey language, and continuing to diversify the study audience. CONCLUSIONS: EMA appears to be feasible and acceptable among this sample of racial and ethnic minority SUMSM. Close attention to EMA study design and the development of nonjudgmental, contextualized questions regarding stigmatized health behaviors may be critical to further improve EMA compliance.
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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 | 0,015 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».