MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4282942237 · doi:10.2196/35835

Acceptability, Adaptability, and Feasibility of a Novel Computer-Based Virtual Counselor–Delivered Alcohol Intervention: Focus Group and In-depth Interview Study Among Adults With HIV or Tuberculosis in Indian Clinical Settings

2022· article· en· W4282942237 sur OpenAlexvenueno aff
Nishi Suryavanshi, Gauri Dhumal, Samyra R. Cox, Shashikala Sangle, Andrea N. DeLuca, Manjeet Santre, Amita Gupta, Geetanjali Chander, Heidi E. Hutton

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCenter for AIDS Research, University of WashingtonNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismCenter for AIDS Research, Johns Hopkins UniversityJohns Hopkins University
Mots-clésFocus groupMedicinePsychological interventionIntervention (counseling)Family medicineAlcohol use disorderTuberculosisClinical psychologyPhysical therapyPsychiatryAlcohol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Unhealthy alcohol use is associated with increased morbidity and mortality among persons with HIV and tuberculosis (TB). Computer-based interventions (CBIs) can reduce unhealthy alcohol use, are scalable, and may improve outcomes among patients with HIV or TB. OBJECTIVE: We assessed the acceptability, adaptability, and feasibility of a novel CBI for alcohol reduction in HIV and TB clinical settings in Pune, India. METHODS: We conducted 10 in-depth interviews with persons with alcohol use disorder (AUD): TB (6/10), HIV (2/10), or HIV-TB co-infected (1/10) selected using convenience sampling method, no HIV or TB disease (1/10), 1 focus group with members of Alcoholics Anonymous (AA; n=12), and 2 focus groups with health care providers (HCPs) from a tertiary care hospital (n=22). All participants reviewed and provided feedback on a CBI for AUD delivered by a 3D virtual counselor. Qualitative data were analyzed using structured framework analysis. RESULTS: The majority (9/10) of in-depth interview respondents were male, with median age 42 (IQR 38-45) years. AA focus group participants were all male (12/12), and HCP focus group participants were predominantly female (n=15). Feedback was organized into 3 domains: (1) virtual counselor acceptability, (2) intervention adaptability, and (3) feasibility of the CBI intervention in clinic settings. Overall, in-depth interview participants found the virtual counselor to be acceptable and felt comfortable honestly answering alcohol-related questions. All focus group participants preferred a human virtual counselor to an animal virtual counselor so as to potentially increase CBI engagement. Additionally, interaction with a live human counselor would further enhance the program's effectiveness by providing more flexible interaction. HCP focus group participants noted the importance of adding information on the effects of alcohol on HIV and TB outcomes because patients were not viewed as appreciating these linkages. For local adaptation, more information on types of alcoholic drinks, additional drinking triggers, motivators, and activities to substitute for drinking alcohol were suggested by all focus group participants. Intervention duration (about 20 minutes) and pace were deemed appropriate. HCPs reported that the CBI provides systematic, standardized counseling. All focus group and in-depth interview participants reported that the CBI could be implemented in Indian clinical settings with assistance from HIV or TB program staff. CONCLUSIONS: With cultural tailoring to patients with HIV and TB in Indian clinical care settings, a virtual counselor-delivered alcohol intervention is acceptable and appears feasible to implement, particularly if coupled with person-delivered counseling.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative Research→Même sujetSubstance Abuse Treatment and Outcomes→Travaux en français237 207→