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Enregistrement W4394847336 · doi:10.2196/49509

mHealth-Based Gamification Interventions Among Men Who Have Sex With Men in the HIV Prevention and Care Continuum: Systematic Review and Meta-Analysis

2024· review· en· W4394847336 sur OpenAlexvenueno aff
Qianqian Luo, Y.-G. Zhang, Wei Wang, Tianyu Cui, Tianying Li

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMen who have sex with menMedicinemHealthRandomized controlled trialMeta-analysisSystematic reviewScopusFamily medicineMEDLINECochrane LibraryHuman immunodeficiency virus (HIV)NursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In the past few years, a burgeoning interest has emerged in applying gamification to promote desired health behaviors. However, little is known about the effectiveness of such applications in the HIV prevention and care continuum among men who have sex with men (MSM). Objective: This study aims to summarize and evaluate research on the effectiveness of gamification on the HIV prevention and care continuum, including HIV-testing promotion; condomless anal sex (CAS) reduction; and uptake of and adherence to pre-exposure prophylaxis (PrEP), postexposure prophylaxis (PEP), and antiretroviral therapy (ART). Methods: We comprehensively searched PubMed, Embase, the Cochrane Library, Web of Science, Scopus, and the Journal of Medical Internet Research and its sister journals for studies published in English and Chinese from inception to January 2024. Eligible studies were included when they used gamified interventions with an active or inactive control group and assessed at least one of the following outcomes: HIV testing; CAS; and uptake of and adherence to PrEP, PEP, and ART. During the meta-analysis, a random-effects model was applied. Two reviewers independently assessed the quality and risk of bias of each included study. Results: The systematic review identified 26 studies, including 10 randomized controlled trials (RCTs). The results indicated that gamified digital interventions had been applied to various HIV outcomes, such as HIV testing, CAS, PrEP uptake and adherence, PEP uptake, and ART adherence. Most of the studies were conducted in the United States (n=19, 73%). The most frequently used game component was gaining points, followed by challenges. The meta-analysis showed gamification interventions could reduce the number of CAS acts at the 3-month follow-up (n=2 RCTs; incidence rate ratio 0.62, 95% CI 0.44-0.88). The meta-analysis also suggested an effective but nonstatistically significant effect of PrEP adherence at the 3-month follow-up (n=3 RCTs; risk ratio 1.16, 95% CI 0.96-1.38) and 6-month follow-up (n=4 RCTs; risk ratio 1.28, 95% CI 0.89-1.84). Only 1 pilot RCT was designed to evaluate the effectiveness of a gamified app in promoting HIV testing and PrEP uptake. No RCT was conducted to evaluate the effect of the gamified digital intervention on PEP uptake and adherence, and ART initiation among MSM. Conclusions: Our findings suggest the short-term effect of gamified digital interventions on lowering the number of CAS acts in MSM. Further well-powered studies are still needed to evaluate the effect of the gamified digital intervention on HIV testing, PrEP uptake, PEP initiation and adherence, and ART initiation in MSM.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,028
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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