Mobile Technology Use and Acceptability of mHealth for HIV Prevention Among Men Who Have Sex With Men in Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Background The growth in mobile technology access, utilization, and services holds great promise for facilitating HIV prevention efforts in Malaysia. Despite these promising trends, there is a dearth of evidence on the use of mobile health (mHealth) platforms to address the HIV prevention needs of Malaysian men who have sex with men (MSM). Objective The goal of this study was to gain insights into (1) the access and utilization of communication technology (eg, landline phone, internet, and cell phone), (2) the acceptability of mHealth-based interventions for HIV prevention services, and (3) preferences regarding the format and frequency of mHealth interventions among Malaysian MSM. Methods A cross-sectional survey of 376 Malaysian MSM was conducted between July 2018 and March 2020. Participants were recruited using respondent-driven sampling in the Greater Kuala Lumpur region, Malaysia. Participants completed a self-administered assessment of participant demographics, HIV risk-related behaviors, access to and frequency of the use of communication technology, and the acceptability of mHealth for HIV prevention. Results Almost all participants owned or had access to a smartphone with internet access (97.9%) and accessed the internet daily (99.2%), mainly on a smartphone (88.8%). Using a 5-point scale, participants on average used smartphones primarily for social networking (mean 4.5, SD 0.8), followed by sending or receiving emails (mean 4.0, SD 1.0) and searching for health-related information (mean 3.5, SD 0.9). Further, the results indicated the high acceptance of mHealth for HIV prevention, that is, receiving HIV prevention information (91.8%), receiving reminders to take medications (89.4%), tracking sexual activity (81.4%), tracking drug use (74.7%), and monitoring drug cravings (74.5%), with the most preferred method being the smartphone app for all activities. Conclusions The findings from this study provide support for developing and deploying mHealth strategies for HIV prevention in MSM by using a smartphone app, which are crucial for a key population with suboptimal engagement in HIV prevention and treatment. Conflicts of Interest None declared.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».