‘You're only there on the phone’? A qualitative exploration of community, affect and agential capacity in HIV self‐testing using a smartphone app
Notice bibliographique
Résumé
Mobile health (mHealth) technologies for HIV care are developed to provide diagnostic support, health education, risk assessment and self-monitoring. They aim to either improve or replace part of the therapeutic relationship. Part of the therapeutic relationship is affective, with the emergence of feelings and emotion, yet little research on mHealth for HIV care focuses on affect and HIV testing practices. Furthermore, most of the literature exploring affect and care relations with the introduction of mHealth is limited to the European and Australian context. This article explores affective dimensions of HIV self-testing using a smartphone app strategy in Cape Town, South Africa and Montréal, Canada. This study is based on observation notes, 41 interviews and 1 focus group discussion with study participants and trained HIV healthcare providers from two quantitative studies evaluating the app-based self-test strategy. Our paper reveals how fear, apathy, judgement, frustration and comfort arise in testing encounters using the app and in previous testing experiences, as well as how this relates to care providers and test materials. Attending to affective aspects of this app-based self-testing practice makes visible certain affordances and limitations of the app within the therapeutic encounter and illustrates how mHealth can contribute to HIV care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».