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Enregistrement W3023435295 · doi:10.2196/16783

The Cedar Project - Mobile Phone Use and Acceptability of Mobile Health Among Young Indigenous People Who Have Used Drugs in British Columbia, Canada: Mixed Methods Exploratory Study

2020· article· en· W3023435295 sur OpenAlexafffundvenueabout
Kate Jongbloed, Margo Pearce, Vicky Thomas, Richa Sharma, Sherri Pooyak, Lou Demerais, Richard Lester, Martin T. Schechter, Patricia M. Spittal

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensCommunity Based Research CentrePositive Living NorthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésmHealthMobile phoneIndigenousPhoneThematic analysisMedicinePopulationHealth careExploratory researchTelemedicinePsychologyGerontologyQualitative researchEnvironmental healthNursingPsychological interventionTelecommunicationsComputer scienceSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Indigenous leaders continue to be concerned about high rates of HIV and barriers to HIV treatment among young Indigenous people involved in substance use. Growing evidence suggests that using mobile phones for health (mHealth) may be a powerful way to support connection with health services, including HIV prevention and treatment. OBJECTIVE: This study examined the patterns of mobile phone ownership and use among young Indigenous people who have used drugs living with or vulnerable to HIV and explored the acceptability of mHealth to support access to health care in this population. METHODS: The Cedar Project is a cohort study involving young Indigenous people who have used drugs in Vancouver and Prince George, British Columbia. This mixed methods exploratory study involved 131 Cedar Project participants enrolled in our WelTel mHealth program. At enrollment, participants completed a questionnaire related to mobile phone use and interest in mHealth. Data were linked to Cedar Project questionnaires and serodata. We present comparative statistics (quantitative) and results of a rapid thematic analysis (qualitative) related to mobile phone patterns and interest in receiving mHealth. RESULTS: Less than half of the participants (59/130; 45.4%) reported owning a phone. Among those with a phone, the majority owned a smartphone (46/59; 78%). Most participants with a phone reported having an unlimited texting plan (39/55; 71%), using the internet on their phone (44/59; 75%), and texting daily (44/55; 80%). A majority reported that using a mobile phone for health would be invaluable (120/130; 92.3%). There were no differences in mHealth acceptance between participants who owned a phone and those who did not (P>.99). All but one participant living with HIV felt using a mobile phone would be helpful for their health, while a small proportion of HIV-negative participants remained unsure (1.9% vs 11.7%; P=.047). In response to open-ended questions asking why using a mobile phone may be helpful for health, participants identified a diverse set of anticipated benefits: (1) connection for emotional, mental, and spiritual support, (2) connection to family, (3) staying in touch and/or being reachable, (4) overcoming current barriers to phone use, (5) convenience, privacy, and safety, and (6) access to health care and emergency services. CONCLUSIONS: We observed high acceptance and interest in using mobile phone technology for health despite low rates of personal mobile phone connectivity among young Indigenous people who have used drugs living with and vulnerable to HIV in British Columbia, Canada. Mobile phones were viewed as a way to support connections and relationships that are seen as critical to health and well-being among young Indigenous people in this study. Findings may be useful for health care providers preparing to scale up mHealth programs to support HIV prevention and treatment in this population.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,362 · 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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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