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Enregistrement W3107106806 · doi:10.2196/17549

Development and Acceptability of a Tablet-Based App to Support Men to Link to HIV Care: Mixed Methods Approach

2020· article· en· W3107106806 sur OpenAlexvenueno aff
Thulile Mathenjwa, Oluwafemi Adeagbo, Thembelihle Zuma, Keabetswe Dikgale, Anya Zeitlin, Philippa Matthews, Janet Seeley, Sally Wyke, Frank Tanser, Maryam Shahmanesh, Ann Blandford

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 Institute of Mental HealthEngineering and Physical Sciences Research CouncilWellcome Trust
Mots-clésFocus groupAttendanceConfidentialityDigital healthPsychologyQualitative propertyQualitative researchMedical educationNursingHealth careMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The poor engagement of men with HIV care is attributed to a number of factors: fear of stigma, masculine representations, concerns related to confidentiality, and the time commitment needed to visit public health clinics. Digital technologies are emerging as an approach to support the engagement of men with care. OBJECTIVE: This study aims to deliver a usable and engaging tablet-based app, called EPIC-HIV 2 (Empowering People through Informed Choices for HIV 2), to support men in making informed decisions about engaging with HIV care in rural KwaZulu Natal, South Africa. METHODS: We employed a mixed methods, iterative, and three-phased design that was guided by self-determination theory (SDT), a person-based approach, and human-computer interaction techniques. We reviewed related literature and conducted secondary analyses of existing data to identify barriers and facilitators to linkage to care and inform content development and design principles and used focus group discussions with members of the community advisory board and general community to evaluate a PowerPoint prototype of the app; used observations and guided questions with a convenience sample of potential users from the intervention community to iteratively test and refine a functioning interactive app; and conducted qualitative interviews and satisfaction surveys with actual users to evaluate acceptability. RESULTS: Phase 1 identified supply- and demand-side barriers to linkage to care. Specifically, clinics were feminized spaces unattractive to men with high social costs of attendance. Men did not feel vulnerable to HIV, preferred traditional medicine, and were afraid of the consequences of being HIV positive. Thus, the app needed to allow men to identify the long-term health benefits to themselves and their families of starting antiretroviral therapy early and remaining on it, and these benefits typically outweigh the social costs of attending and being seen at a clinic. SDT led to content design that emphasized long-term benefits but at the same time supported the need for autonomy, competence, and relatedness and informed decision making. Phase 2 indicated that we needed to use simpler text and more images to help users understand and navigate the app. Phase 3 indicated that the app was acceptable and likely to encourage men to link to care. CONCLUSIONS: We found that iteratively developing the app with potential users using local narratives ensured that EPIC-HIV 2 is usable, engaging, and acceptable. Although the app encouraged men to link to HIV care, it was insufficient as a stand-alone intervention for men in our sample to exercise their full autonomy to link to HIV care without other factors such as it being convenient to initiate treatment, individual experiences of HIV, and support. Combining tailored digital interventions with other interventions to address a range of barriers to HIV care, especially supply-side barriers, should be considered in the future to close the present linkage gap in the HIV treatment cascade.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,376 · 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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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