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Enregistrement W3189917402 · doi:10.2196/25824

The 4 Youth By Youth mHealth Photo Verification App for HIV Self-testing in Nigeria: Qualitative Analysis of User Experiences

2021· article· en· W3189917402 sur OpenAlexvenueno aff
David Oladele, Juliet Iwelunmor, Titilola Gbaja‐Biamila, Chisom Obiezu‐Umeh, Jane Okwuzu, Ucheoma Nwaozuru, Adesola Zaidat Musa, Ifeoma Idigbe, Kadija M. Tahlil, Weiming Tang, Donaldson F. Conserve, Nora E. Rosenberg, Agatha David, Joseph D. Tucker, Oliver Ezechi

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésmHealthThematic analysisUsabilityUploadDescriptive statisticsComputer sciencePsychologyApplied psychologyQualitative researchMultimediaMedical educationWorld Wide WebHuman–computer interactionMedicinePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the global expansion of HIV self-testing (HIVST), many research studies still rely on self-reported outcomes. New HIVST verification methods are needed, especially in resource-limited settings. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the user experience of a mobile health (mHealth) app to enhance HIVST result reporting and verification. METHODS: Semistructured, in-depth interviews were used to evaluate the user experience of the 4 Youth By Youth mHealth photo verification app for HIVST. We used a think-aloud approach, and participants performed usability tasks and completed a qualitative exit interview. The app included HIV educational resources, step-by-step video instructions for performing HIVST, a 20-minute timer, a guide on interpreting results with linkages to care, an offline version, and a photo verification system. Demographic characteristics were reported by using descriptive statistics. Qualitative data were analyzed by using thematic analysis. RESULTS: A total of 19 users-12 women and 7 men-with a mean age of 22 years, participated in the study. The users completed the usability tasks and successfully uploaded a photo of their test results by using the app without assistance. Four main themes were identified in the data. First, in terms of user-friendly design, the participants noted the user-friendly features of the offline version and the app's low data use. However, some wanted the app to work in the background when using their mobile phone, and the font used should be more youth friendly. Second, in terms of ease of use, participants remarked that the app's self-explanatory nature and instructions that guided them on how to use the app enhanced its use. Third, in terms of a user's privacy, many participants reinforced the importance of privacy settings and tools that protect confidentiality among users. Finally, in terms of linkage to care, participants noted that the app's linkage to care features were useful, particularly in relation to referrals to trained counselors upon the completion of the test. All the participants noted that the app provided a convenient and private means of verifying the HIV test results. CONCLUSIONS: Our findings demonstrated the importance of engaging end users in the development phase of health technology innovations that serve youth. Clinical trials are needed to determine the efficacy of using an mHealth app to verify HIVST results among young people.

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)0,004
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,366 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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