MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4321611495 · doi:10.2196/37987

Mobile Phone Apps for HIV Prevention Among College-Aged Black Women in Atlanta: Mixed Methods Study and User-Centered Prototype

2023· article· en· W4321611495 sur OpenAlexvenueno aff
Naomi Tesema, Dominique Guillaume, Sherilyn Francis, Sudeshna Paul, Rasheeta Chandler

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésFocus groupPsychological interventionReproductive healthNonprobability samplingMobile phoneDescriptive statisticsPopulationMedicinemHealthQualitative propertyPsychologyFamily medicineGerontologyMedical educationNursingEnvironmental healthComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Black women in college are disproportionately affected by HIV diagnoses. Mobile apps can facilitate the innovative delivery of accurate HIV and sexual and reproductive health information. However, mobile health interventions are severely underused in this population. OBJECTIVE: We aimed to quantitatively and qualitatively explore the perspectives of college-aged Black women on using a mobile health app for HIV prevention and sexual and reproductive health. The data obtained from Black women were used to design preliminary mobile app wireframes and features. METHODS: This explanatory, sequential mixed methods study took place from 2019 to 2020 and targeted Black women who were enrolled in college or who had recently graduated from college. Convenience sampling was used during the quantitative phase, followed by purposive sampling in the qualitative phase. A cross-sectional web-based survey evaluating the willingness to use a mobile app for HIV prevention was conducted in the quantitative phase. Descriptive statistics were used for all variables. A separate focus group discussion was conducted with Black women in college to expand on the quantitative results. Focus group discussions explored their perceptions on HIV and health content delivered through a mobile app along with potential features that participants desired within the app. Using the data obtained, we selected the primary features for the app prototype. RESULTS: In total, we enrolled 34 participants in the survey, with 6 participating in focus group discussions. Over half of the respondents reported a willingness to use an app that contained pre-exposure prophylaxis content. Women who claimed recent sexual activity reported being more likely to use an app feature that would allow them to order an at-home HIV testing kit than their non-sexually active counterparts. The emerging themes from the focus group session were Black women's health concerns, HIV risk, sources of health information, and preferred app features. The content in our prototype included speaking with a specialist, HIV and pre-exposure prophylaxis information, holistic wellness, and features promoting engagement and retention. CONCLUSIONS: The results of our study guided the design of wireframes for an app prototype targeting HIV prevention in college-aged Black women. The rapid growth of mobile devices in Black communities, coupled with high rates of smartphone ownership among Black youth, makes mobile health interventions a promising strategy for addressing sexual and reproductive health disparities. Participants in our sample were willing to use a culturally appropriate and gender-considerate app for their sexual health needs. Our findings indicate that Black women in college may be excellent candidates for mobile app-based 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,428 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative Research→Même sujetMobile Health and mHealth Applications→Travaux en français237 207→