Enhancing Mental Health and Medication Adherence Among Men Who Have Sex With Men Recently Diagnosed With HIV With a Dialectical Behavior Therapy–Informed Intervention Incorporating mHealth, Online Skills Training, and Phone Coaching: Development Study Using Human-Centered Design Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental health problems are common among men who have sex with men (MSM) living with HIV and may negatively affect medication adherence. Psychosocial interventions designed to address these urgent needs are scarce in China. Incorporating behavioral health theories into intervention development strengthens the effectiveness of these interventions. The absence of a robust theoretical basis for interventions may also present challenges to identify active intervention ingredients. OBJECTIVE: This study aims to systematically describe the development of a mobile health-based intervention for MSM recently diagnosed with HIV in China, including the theoretical basis for the content and the considerations for its technological delivery. METHODS: We used intervention mapping (IM) to guide overall intervention development, a behavioral intervention technology model for technological delivery design, and a human-centered design and cultural adaptation model for intervention tailoring throughout all steps of IM. RESULTS: The dialectical behavior therapy (DBT)-informed intervention, Turning to Sunshine, comprised 3 components: app-based individual skills learning, group-based skills training, and on-demand phone coaching. The theoretical basis for the intervention content is based on the DBT model of emotions, which fits our conceptualization of the intervention user's mental health needs. The intervention aims to help MSM recently diagnosed with HIV (1) survive moments of high emotional intensity and strong action urges, (2) change emotional expression to regulate emotions, and (3) reduce emotional vulnerability, as well as (4) augment community resources for mental health services. Technological delivery considerations included rationale of the medium, complexity, and esthetics of information delivery; data logs; data visualization; notifications; and passive data collection. CONCLUSIONS: This study laid out the steps for the development of a DBT-informed mobile health intervention that integrated app-based individual learning, group-based skills training, and phone coaching. This intervention, Turning to Sunshine, aims to improve mental health outcomes for MSM newly diagnosed with HIV in China. The IM framework informed by human-centered design principles and cultural adaptation considerations offered a systematic approach to develop the current intervention and tailor it to the target intervention users. The behavioral intervention technology model facilitated the translation of behavioral intervention strategies into technological delivery components. The systematic development and reporting of the current intervention can serve as a guide for similar intervention studies. The content of the current intervention could be adapted for a broader population with similar emotional struggles to improve their mental health outcomes.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».