Young People’s Experiences Using an On-Demand Mobile Health Sexual and Reproductive Health Text Message Intervention in Kenya: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital health usability assessments can help explain how well mobile health (mHealth) apps targeting young people with sexual and reproductive health (SRH) information performed and whether the intended purpose was achieved. However, few digital health assessments have been conducted to evaluate young people's perceptions regarding mHealth system interactions and content relevance on a wide range of SRH topics. In addition, the majority of randomized controlled trials (RCTs) have focused on push messaging platforms; therefore, the mHealth field lacks sufficient RCTs investigating on-demand mHealth SRH platforms. OBJECTIVE: The objective of this study was to explore young people's experiences using an on-demand SRH mHealth platform in Kenya. METHODS: We used qualitative data related to the usability of an mHealth platform, Adolescent/Youth Reproductive Mobile Access and Delivery Initiatives for Love and Life Outcome (ARMADILLO), collected at the end of the intervention period. A total of 30 in-depth interviews (IDIs) were held with the intervention participants (15 women and 15 men) to elicit their experiences, opinions, and perspectives on the design and content of the ARMADILLO platform. The study participants were randomly selected from a list of intervention arm participants to participate in the IDIs. The interviews were later transcribed verbatim, translated into English, and coded and analyzed thematically using NVivo version 12 software (QSR International). RESULTS: Respondents reported varied user experiences and levels of satisfaction, ranging from ease of use by the majority of the respondents to systematic frustrations that prevented some participants from progressing to other stages. Interesting features of the mHealth platform included the immediate response participants received when requesting messages, weekly remunerated quizzes, and perceived ability of educative and informative content and messages to change behaviors. Proposed enhancements to the platform included revising some concepts and words for easy understanding and increasing the interactivity of the platform, whereby young people could seek clarity when they came across difficult terms or had additional questions about the information they received. CONCLUSIONS: The importance of understanding the range of health literacy and technological variations when dealing with young people cannot be overemphasized. Young people, as mHealth end users, must be considered throughout intervention development to achieve optimum functionality. In addition, young people targeted with mHealth SRH interventions must be sensitized to the interactions on mHealth platforms or any other digital health apps if implemented in a nonresearch setting for optimal use by the targeted audience.
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 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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».