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Enregistrement W4286379135 · doi:10.2196/35015

Digital Health Screening in People With HIV in Uganda to Increase Alcohol Use Reporting: Qualitative Study on the Development and Testing of the Self-administered Digital Screener for Health

2022· article· en· W4286379135 sur OpenAlexvenueno aff
Nneka Emenyonu, Allen Kekibiina, Sarah E. Woolf‐King, Catherine Kyampire, Robin Fatch, Carol Dawson‐Rose, Winnie Muyindike, Judith A. Hahn

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismUniversity of California, San FranciscoNational Institutes of HealthMbarara University of Science and Technology
Mots-clésPsychological interventionMedicineReferralDigital healthMental healthFamily medicineHealth carePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alcohol consumption is a critical driver of the HIV epidemic worldwide, particularly in sub-Saharan Africa, where unhealthy alcohol use and HIV are prevalent. Brief alcohol interventions are effective in reducing alcohol use; however, they depend on effective screening for unhealthy alcohol use, which is often underreported. Thus, there is a need to develop methods to improve reporting of unhealthy alcohol use as an essential step toward referral to brief alcohol interventions. Self-administered digital health screeners may improve reporting. OBJECTIVE: This study aimed to develop and test a digital, easy-to-use self-administered health screener. The health screener was designed to be implemented in a busy, underresourced HIV treatment setting and used by patients with varying levels of literacy. METHODS: We conducted a qualitative study at the Immune Suppression Syndrome (ISS) Clinic of Mbarara Regional Referral Hospital in Uganda to develop and test a digital self-administered health screener. The health screener included a training module and assessed behaviors regarding general health, HIV care, and mental health as well as sensitive topics such as alcohol use and sexual health. We conducted focus group discussions with clinicians and patients with HIV of the Mbarara ISS Clinic who consumed alcohol to obtain input on the need for and content, format, and feasibility of the proposed screener. We iteratively revised a tablet-based screener with a subset of these participants, piloted the revised screener, and conducted individual semistructured in-depth interviews with 20 participants who had taken part in our previous studies on alcohol and HIV, including those who had previously underreported alcohol use and with low literacy. RESULTS: A total of 45 people (n=5, 11% clinicians and n=40, 89% Mbarara ISS Clinic patients) participated in the study. Of the patient participants, 65% (26/40) were male, 43% (17/40) had low literacy, and all (40/40, 100%) had self-reported alcohol use in previous studies. Clinicians and patients cited benefits such as time savings, easing of staff burden, mitigation of patient-provider tension around sensitive issues, and information communication, but also identified areas of training required, issues of security of the device, and confidentiality concerns. Patients also stated fear of forgetting how to use the tablet, making mistakes, and losing information as barriers to uptake. In pilot tests of the prototype, patients liked the feature of a recorded voice in the local language and found the screener easy to use, although many required additional help and training from the study staff to complete the screener. CONCLUSIONS: We found a self-administered digital health screener to be appealing to patients and clinicians and usable in a busy HIV clinic setting, albeit with concerns about confidentiality and training. Such a screener may be useful in improving reporting of unhealthy alcohol use for referral to interventions.

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)0,016
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,005
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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,274 · 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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