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Enregistrement W3015549743 · doi:10.2196/18437

A Community-Engaged Approach to Creating a Mobile HIV Prevention App for Black Women: Focus Group Study to Determine Preferences via Prototype Demos

2020· article· en· W3015549743 sur OpenAlexvenueno aff
Rasheeta Chandler, Natalie Hernandez, Dominique Guillaume, Shanaika Grandoit, Desiré Branch-Ellis, Marguerita Lightfoot

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Mental Health
Mots-clésFocus groupmHealthPsychological interventionGerontologyMen who have sex with menHuman immunodeficiency virus (HIV)PopulationPsychologyIntervention (counseling)MedicineFamily medicineEnvironmental healthSociologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Black women are an important but relatively overlooked at-risk group in HIV prevention efforts. Although there is an aggregate decline of HIV diagnoses among women in the United States, there are persistent disparate rates of new HIV infections among Black women compared to any other cisgender female subgroup. Strategies to end the HIV epidemic-as outlined in the Ending the HIV Epidemic initiative-for all communities must consider HIV prevention messaging and message delivery mediums that are created with community input. Although mobile health (mHealth) is a popular platform for delivering HIV interventions, there are currently no mobile apps that consider cisgender Black women with the goal of promoting a comprehensive women's reproductive health and HIV prevention lifestyle. Previous research recommends inclusion of the target population from project inception and iteratively throughout development, to promote use of the intervention. OBJECTIVE: The purpose of this study is to understand cisgender Black women's preferences for functionality, format, and design of a mobile HIV prevention app and to examine their willingness to use an app for HIV prevention. METHODS: We conducted a series of four focus groups with 23 Black cisgender women. Focus groups included discussion and demonstration elements to address cisgender women's general preference for apps, HIV prevention content that would be useful in an app, and preferred app features that would promote use of an HIV-centric app. During focus group discussions, participants were shown narrated, custom wireframes of HIV prevention app prototypes to demonstrate potential app function. RESULTS: Findings indicated the presence of eight subthemes within the coding structure of three overall themes: (1) health content within the mobile app, (2) mobile app functionality, format, and design, and (3) other suggested features. Specifically, participants detailed preferred educational content, content distribution, app aesthetics, privacy considerations, and marketing of the app. CONCLUSIONS: Findings suggest that Black cisgender women preferred an app that integrated HIV prevention and optimal sexual health promotion. Participants provided a range of preferences for content integration and facilitators of app engagement with an HIV prevention app. Preferences centered on gender and cultural congruency of information and content, evidenced by visuals, language, and resources. Black cisgender women are viable consumers for a mobile app-based HIV prevention intervention.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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