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Enregistrement W4288768400 · doi:10.2196/36829

Perceptions and Attitudes Toward an Interactive Voice Response Tool (Call for Life Uganda) Providing Adherence Support and Health Information to HIV-Positive Ugandans: Qualitative Study

2022· article· en· W4288768400 sur OpenAlexvenueno aff
Phoebe Kajubi, Rosalind Parkes‐Ratanshi, Adelline Twimukye, Agnes Bwanika Naggirinya, Maria Sarah Nabaggala, Agnes Kiragga, Barbara Castelnuovo, Rachel King

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisFocus groupQualitative researchMedicinePillPhoneFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The continuing decline in AIDS-related deaths in the African region is largely driven by the steady scale-up of antiretroviral therapy. However, there are challenges to retaining people living with HIV on treatment. Call for Life Uganda (CFLU) is an interactive voice response tool using simple analogue phones. CFLU supports patients with daily pill reminders, preappointment reminders, symptom reporting and management, and weekly health promotion tips. Mobile health tools are being increasingly used in resource-limited settings but are often adopted without rigorous evaluation. OBJECTIVE: This qualitative study conducted at 12 months after enrollment assessed patients' experiences, perceptions, and attitudes regarding CLFU. METHODS: We conducted a qualitative substudy within an open-label randomized controlled trial titled "Improving outcomes in HIV patients using mobile phone based interactive software support." Data were collected through 6 focus group discussions with participants sampled based on proportion of calls responded to-<25%, between 25% and 50%, and >50%-conducted at the Infectious Diseases Institute, Mulago, and the Kasangati Health Centre IV. NVivo (version 11; QSR International) was used in the management of the data and in the coding of the emerging themes. The data were then analyzed using content thematic analysis. RESULTS: There was consensus across all groups that they had more positive than negative experiences with the CFLU system. Participants who responded to >50% of the calls reported more frequent use of the specific elements of the CFLU tool and, consequently, experienced more benefits from the system than those who responded to calls less frequently. Irrespective of calls responded to, participants identified pill reminders as the most important aspect in improved quality of life, followed by health promotion tips. The most common challenge faced was difficulty with the secret personal identification number. CONCLUSIONS: Findings showed participants' appreciation, high willingness, and interest in the intervention, CFLU, that demonstrated great perceived potential to improve their access to health care; adherence to treatment; health awareness; and, consequently, quality of life. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02953080; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02953080.

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)0,010
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 seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,195
Tête enseignante GPT0,595
Écart entre enseignants0,400 · 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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