Considerations in using text messages to improve adherence to highly active antiretroviral therapy: a qualitative study among clients in Yaoundé, Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
Lawrence Mbuagbaw1,2, Renée Cécile Bonono-Momnougui1, Lehana Thabane2,31Centre for the Development of Best Practices in Health (CDBPH), Yaoundé Central Hospital, Yaoundé, Cameroon; 2Department of Clinical Epidemiology and Biostatistics, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada; 3Biostatistics Unit, Father Sean O'Sullivan Research Centre, St Joseph's Healthcare, Hamilton, Ontario, CanadaAbstract: Poor adherence to highly active antiretroviral therapy (HAART) is a major hindrance to the reduction of mortality and morbidity due to HIV. This qualitative study used focus groups to explore the views and experiences of HIV patients on HAART with adherence reminders, especially the text message (SMS [short message service]). The ethnographic data obtained were used to design a clinical trial to assess the effect of motivational text messages versus usual care to enhance adherence to HAART among HIV patients in Yaoundé, Cameroon. Participants appreciated the idea of a timely SMS reminder, and cited the physician as a role model. They expressed concerns about privacy. Long-term life goals were a motivating factor to adhere. Overall, text messaging was viewed positively as a tool with a dual function of reminder and motivator. Messages coming from the attending physician may have a stronger impact. Trials investigating the use of text messages to improve adherence to HAART need to consider the content and timing of SMS, taking into account technical challenges and privacy.Keywords: focus groups, adherence, highly active antiretroviral therapy (HAART), text message, short message service (SMS), human immunodeficiency virus (HIV)
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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 | 0,015 | 0,016 |
| 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 | 0,012 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».