Ethical Issues in the Use of Smartphone Apps for HIV Prevention in Malaysia: Focus Group Study With Men Who Have Sex With Men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of smartphone apps can improve the HIV prevention cascade for key populations such as men who have sex with men (MSM). In Malaysia, where stigma and discrimination toward MSM are high, mobile health app-based strategies have the potential to open new frontiers for HIV prevention. However, little guidance is available to inform researchers about the ethical concerns that are unique to the development and implementation of app-based HIV prevention programs. OBJECTIVE: This study aimed to fill this gap by characterizing the attitudes and concerns of Malaysian MSM regarding HIV prevention mobile apps, particularly regarding the ethical aspects surrounding their use. METHODS: We conducted web-based focus group discussions with 23 MSM between August and September 2021. Using in-depth semistructured interviews, participants were asked about the risks and ethical issues they perceived to be associated with using mobile apps for HIV prevention. Each session was digitally recorded and transcribed. Transcripts were inductively coded using the Dedoose software (SocioCultural Research Consultants) and analyzed to identify and interpret emerging themes. RESULTS: Although participants were highly willing to use app-based strategies for HIV prevention, they raised several ethical concerns related to their use. Prominent concerns raised by participants included privacy and confidentiality concerns, including fear of third-party access to personal health information (eg, friends or family and government agencies), issues around personal health data storage and management, equity and equitable access, informed consent, and regulation. CONCLUSIONS: The study's findings highlight the role of ethical concerns related to the use of app-based HIV prevention programs. Given the ever-growing nature of such technological platforms that are intermixed with a complex ethical-legal landscape, mobile health platforms must be safe and secure to minimize unintended harm, safeguard user privacy and confidentiality, and obtain public trust and uptake.
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 | 0,012 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».