An Implementation Strategy to Expand Mobile Health Use in HIV Care Settings: Rapid Evaluation Study Using the Consolidated Framework for Implementation Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth) apps can provide support to people living with a chronic disease by offering resources for communication, self-management, and social support. PositiveLinks (PL) is a clinic-deployed mHealth app designed to improve the health of people with HIV. In a pilot study, PL users experienced considerable improvements in care engagement and viral load suppression. To promote its expansion to other HIV clinics, we developed an implementation strategy consisting of training resources and on-demand program support. OBJECTIVE: The objective of our study was to conduct an interim analysis of the barriers and facilitators to PL implementation at early adopting sites to guide optimization of our implementation strategy. METHODS: Semistructured interviews with stakeholders at PL expansion sites were conducted. Analysis of interviews identified facilitators and barriers that were mapped to 22 constructs of the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). The purpose of the analysis was to identify the facilitators and barriers to PL implementation in order to adapt the PL implementation strategy. Four Ryan White HIV clinics were included. Interviews were conducted with one health care provider, two clinic managers, and five individuals who coordinated site PL activities. RESULTS: Ten common facilitators and eight common barriers were identified. Facilitators to PL implementation included PL's fit with patient and clinic needs, PL training resources, and sites' early engagement with their information technology personnel. Most barriers were specific to mHealth, including access to Wi-Fi networks, maintaining patient smartphone access, patient privacy concerns, and lack of clarity on how to obtain approvals for mHealth use. CONCLUSIONS: The CFIR is a useful framework for evaluating mHealth interventions. Although PL training resources were viewed favorably, we identified important barriers to PL implementation in a sample of Ryan White clinics. This enabled our team to expand guidance on identifying information technology stakeholders and procuring and managing mobile resources. Ongoing evaluation results continue to inform improvements to the PL implementation strategy, facilitating PL access for future expansion sites.
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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 | 0,239 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».