MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4205328746 · doi:10.2196/30811

Interactive Mobile Phone HIV Adherence Support for Men Who Have Sex With Men in the Philippines Connect for Life Study: Mixed Methods Approach to Intervention Development and Pilot Testing

2021· article· en· W4205328746 sur OpenAlexvenueno aff
Cara O’Connor, Katerina Leyritana, Aoife M. Doyle, James Lewis, Randeep Gill, Edsel Maurice T. Salvaña

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésmHealthPsychological interventionMedicineIntervention (counseling)Focus groupContext (archaeology)PopulationMobile phonePillTelemedicineBehavior changeHealth careFamily medicineNursingEnvironmental healthComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The HIV epidemic in the Philippines is one of the fastest growing epidemics globally, and infections among men who have sex with men are rising at an alarming rate. The World Health Organization recommends the use of mobile health (mHealth) technologies to engage patients in care and ensure high levels of adherence to antiretroviral therapy (ART). Existing mHealth interventions can be adapted and tailored to the context and population served. OBJECTIVE: This study aims to create a locally tailored intervention using a mobile phone platform to support treatment adherence for HIV patients on ART in the Philippines. METHODS: A mixed methods approach guided by the Behavior Change Wheel framework was used to adapt an existing mHealth adherence support platform for the local setting and target population. A literature review, retrospective clinical record review, and focus group discussions with patients were conducted to understand the drivers of ART adherence and tailor the intervention accordingly. The resulting intervention was pilot-tested for 8 weeks, followed by focus group discussions with patients who received the intervention to assess the acceptability of the design. RESULTS: Key issues contributing to nonadherence included side effects, lack of behavioral skills for pill taking, social support, mental health, and substance use. Patients identified mHealth as an acceptable mode of intervention delivery and wanted mHealth services to be highly personalizable. The study team, clinicians, and software developers integrated these findings into the intervention, which included a menu of services as follows: pill reminders, health tips, adherence feedback, appointment reminders, and symptom reporting. During the pilot phase, technical issues in the interactive voice response system (IVRS) were identified and addressed. Patients who participated in the pilot phase expressed a preference for SMS text messaging over the IVRS. Patients responded positively to the appointment reminders and health tips, whereas patient feedback on daily and weekly pill reminders and adherence feedback was mixed. CONCLUSIONS: The mobile phone-based SMS text messaging and IVRS intervention was acceptable to men who have sex with men in Manila, the Philippines, and qualitative analysis suggested that the intervention helped promote ART adherence and appointment attendance.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,569
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative Research→Même sujetMobile Health and mHealth Applications→Travaux en français237 207→