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Enregistrement W4384573590 · doi:10.2196/44402

An Unstructured Supplementary Service Data System to Verify HIV Self-Testing Among Nigerian Youths: Mixed Methods Analysis of Usability and Feasibility

2023· article· en· W4384573590 sur OpenAlexvenueno aff
David Oladele, Juliet Iwelunmor, Titilola Gbaja‐Biamila, Chisom Obiezu‐Umeh, Jane Okwuzu, Ucheoma Nwaozuru, Adesola Zaidat Musa, Kadija M. Tahlil, Ifeoma Idigbe, Jason J. Ong, Weiming Tang, Joseph D. Tucker, Oliver Ezechi

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésUsabilitymHealthThematic analysisPsychological interventionData collectionComputer scienceDescriptive statisticsHeuristic evaluationTest (biology)Qualitative propertyMedicineQualitative researchApplied psychologyPsychologyNursingHuman–computer interactionStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mobile health (mHealth) interventions among adolescents and young adults (AYAs) are increasingly available in African low- and middle-income countries (LMICs). For example, the unstructured supplementary service data (USSD) could be used to verify HIV self-testing (HIVST) among AYAs with poor bandwidth. OBJECTIVE: The aim of this study is to describe the creation of an USSD platform and determine its feasibility and usability to promote the verification of HIVST results among AYAs in Nigeria. METHODS: We developed and evaluated a USSD platform to verify HIVST results using a user-centered approach. The USSD platform guided AYAs in performing HIVST, interpreting the result, and providing linkage to care after the test. Following the usability assessment, the USSD platform was piloted. We used a mixed methods study to assess the platform's usability through a process of quantitative heuristic assessment, a qualitative think-aloud method, and an exit interview. Descriptive statistics of quantitative data and inductive thematic analysis of qualitative variables were organized. RESULTS: A total of 19 AYAs participated in the usability test, with a median age of 19 (IQR 16-23) years. There were 11 females, 8 males, and 0 nonbinary individuals. All individuals were out-of-school AYAs. Seven of the 10 Nielsen usability heuristics assessed yielded positive results. The participants found the USSD platform easy to use, preferred the simplicity of the system, felt no need for a major improvement in the design of the platform, and were happy the system provided linkage to care following the interpretation of the HIVST results. The pilot field test of the platform enrolled 164 out-of-school AYAs, mostly young girls and women (101, 61.6%). The mean age was 17.5 (SD 3.18) years, and 92.1% (151/164) of the participants reported that they were heterosexual, while 7.9% (13/164) reported that they were gay. All the participants in the pilot study were able to conduct HIVST, interpret their results, and use the linkage to care feature of the USSD platform without any challenge. A total of 7.9% (13/164) of the AYAs had positive HIV results (reactive to the OraQuick kit). CONCLUSIONS: This study demonstrated the usability and feasibility of using a USSD system as an alternative to mobile phone apps to verify HIVST results among Nigerian youth without smartphone access. Therefore, the use of a USSD platform has implications for the verification of HIVST in areas with low internet bandwidth. Further pragmatic trials are needed to scale up this approach.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,269
Tête enseignante GPT0,602
Écart entre enseignants0,333 · 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

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