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Enregistrement W4378953690 · doi:10.2196/47575

Supporting Adolescents With HIV in South Africa Through an Adherence-Supporting App: Mixed Methods Beta-Testing Study

2023· article· en· W4378953690 sur OpenAlexvenueno aff
Marta I. Mulawa, Bulelwa Mtukushe, Elizabeth T. Knippler, Mluleki Matiwane, Maryam Al-Mujtaba, Kathryn E. Muessig, Jacqueline Hoare, Lisa Hightow‐Weidman

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthCenter for AIDS Research, University of WashingtonNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCenter for AIDS Research, Duke UniversityNational Institutes of Health
Mots-clésPsychological interventionContext (archaeology)mHealthIntervention (counseling)UsabilityRandomized controlled trialPsychologyMedicineFamily medicineNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Novel smartphone app-delivered interventions have the potential to improve HIV treatment adherence among adolescents with HIV, although such interventions are limited. Our team has developed Masakhane Siphucule Impilo Yethu (MASI; Xhosa for "Let's empower each other and improve our health"), a smartphone app-delivered intervention to improve treatment adherence among adolescents with HIV in South Africa. MASI was adapted to the South African cultural context using the HealthMpowerment platform, an evidence-based digital health intervention developed for and with youth in the United States. OBJECTIVE: We conducted this beta-testing study to (1) explore the initial usability of MASI, (2) examine engagement and experiences using MASI features, and (3) inform refinements to the app and intervention implementation plan prior to a subsequent pilot randomized controlled trial (RCT). METHODS: This study was conducted from August 2021 to December 2021 in Cape Town, South Africa. Beta-testing participants received access to MASI for 3 weeks. A mixed methods approach was used, with brief questionnaires and semistructured in-depth interviews conducted prior to app installation and after 1 week to 2 weeks of app testing. Engagement with MASI was measured through analysis of back-end app paradata, and follow-up in-depth interview guides were tailored to each participant based on their app use. RESULTS: Participants in the beta-testing study (6 male participants, 6 female participants; ages 16-19 years) collectively spent 4.3 hours in MASI, averaging 21.4 minutes per participant over the 3-week period (range 1-51.8 minutes). Participants logged into MASI an average of 24.1 (range 10-75) times during the study period. The mean System Usability Scale score was 69.5 (SD 18), which is considered slightly above average for digital health apps. Thematic analysis of qualitative results revealed generally positive experiences across MASI features, although opportunities to refine the app and intervention delivery were identified. CONCLUSIONS: Initial usability of MASI was high, and participants described having a generally positive experience across MASI features. Systematically analyzing paradata and using the interview findings to explore participant experiences allowed us to gain richer insights into patterns of participant engagement, enabling our team to further enhance MASI. The results from this study led to a few technological refinements to improve the user experience. Enhancements were also made to the intervention implementation plan in preparation for a pilot RCT. Lessons learned from the conduct of this beta-testing study may inform the development, implementation, and evaluation of similar app-delivered interventions in the future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,335
Tête enseignante GPT0,612
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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