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Enregistrement W4210495364 · doi:10.2196/34041

An Evidence-Based HIV Risk–Reduction Intervention for Young African American Women in the US South Using mHealth: Adaptation and Development Study

2022· article· en· W4210495364 sur OpenAlexvenueno aff
Rebecca L Watkins, Felicia A. Browne, Paul N. Kizakevich, Brittni N. Howard, Leslie B Turner, Randall Eckhoff, Wendee M. Wechsberg

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésmHealthPsychological interventionUsabilityIntervention (counseling)Medical educationFormative assessmentPsychologyMedicineComputer scienceApplied psychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Young African American women have higher rates of sexually transmitted infections, including HIV, than those of young women of other racial and ethnic groups. Gender-, culture-, and age-specific interventions are needed to end the HIV epidemic. The Women's CoOp (WC) is an HIV risk-reduction intervention that is proven to be efficacious in various face-to-face formats. OBJECTIVE: This study aims to adapt the delivery method of an evidence-based intervention, the WC, from an in-person format to a self-guided mobile health (mHealth) format while ensuring that core elements are maintained for intervention comparability and fidelity. METHODS: Several adaptation phases were conducted by using the Personal Health Informatics and Intervention Toolkit (PHIT) as a guiding point to create the mobile app version of the WC. Throughout 5 phases, we established the implementation groundwork for the app; conducted formative research activities to test the initial draft of the app and obtain feedback; applied the PHIT toolkit programming structure to produce the mHealth version of the WC intervention; conducted usability testing and pretesting with interested parties, followed by in-house testing by WC interventionists and PHIT developers; and deployed the app to tablets and distributed it to study participants. The app underwent regular maintenance updates during the study. RESULTS: The team converted the seven elements of the WC as accurately as possible for comparability to determine efficacy in a mobile app format while changing little about the basic delivery methods. For instance, cue card presentations of the materials delivered by the intervention staff were presented within the app but with voice-over narration and in a self-guided format rather than being led by a staff member. Other aspects of the intervention did not lend themselves to such straightforward adaptation, such as hands-on condom proficiency practice and one-on-one goal-setting activities. In these cases, the subject matter experts and app developers worked together to find comparable analogs to be used within the app. Once developed, tested, and finalized, the mHealth WC app was deployed into local health departments as part of a randomized trial. CONCLUSIONS: This systematic adaptation process created an accurate mHealth equivalent of an existing, in-person behavioral health intervention. Although participants' reception of the app during the formative developmental phase was overall positive, maintaining fidelity to the in-person delivery compromised the natural capabilities of a mobile app, such as further gamification, different types of interactivity, and integrated notifications and messaging, which could be helpful for participants' adherence to the intervention schedule. Given the development and implementation of the app, the next step is to examine the impact of the app and its efficacy in HIV and substance use risk-reduction.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,291
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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