Understanding Users’ Engagement in a Provider-Created Mobile App for Training to Advance Hepatitis C Care: Knowledge Assessment Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Health Organization and the Centers for Disease Control and Prevention have set ambitious hepatitis C virus (HCV) elimination targets for 2030. Current estimates show that the United States is not on pace to meet elimination targets due to multiple patient, clinic, institutional, and societal level barriers that contribute to HCV testing and treatment gaps. Among these barriers are unawareness of testing and treatment needs, misinformation concerning adverse treatment reactions, need for substance use sobriety, and treatment efficacy. Strategies to improve viral hepatitis education are needed. OBJECTIVE: We aim to provide a high-quality HCV educational app for patients and health care workers, particularly nonprescriber staff. The app was vetted by health care providers and designed to guide users through the HCV testing and treatment stages in a self-exploratory way to promote engagement and knowledge retention. The app is comprised of five learning modules: (1) Testing for Hep C (hepatitis C), (2) Tests for Hep C Positive Patients, (3) Treatments Available to You, (4) What to Expect During Treatment, and (5) What to Expect After Treatment. METHODS: An HCV knowledge assessment survey was administered to providers and patients at the Yale School of Medicine and 11 Connecticut HIV clinics as part of a grant-funded activity. The survey findings and pilot testing feedback guided the app's design and content development. Data on app usage from November 2019 to November 2022 were analyzed, focusing on user demographics, engagement metrics, and module usage patterns. RESULTS: There were 561 app users; 216 (38.5%) accessed the training modules of which 151 (69.9%) used the app for up to 60 minutes. Of them, 65 (30.1%) users used it for >60 minutes with a median time spent of 5 (IQR 2-8) minutes; the median time between initial accession and last use was 39 (IQR 18-60) days. Users accessed one or more modules and followed a nonsequential pattern of use: module 1: 163 (75.4%) users; module 4: 82 (38%); module 5: 67 (31%); module 3: 49 (22.7%); module 2: 41 (19%). CONCLUSIONS: This app, created in an academic setting, is one of a few available in English and Spanish that provides content-vetted HCV education for patients and health care supportive staff. It offers the convenience of on-demand education, allowing users to access crucial information about HCV management and treatment in a self-directed fashion that acknowledges and promotes variable preferences in learning approaches. While app uptake was relatively limited, we propose that future efforts should focus on combined promotion efforts with marketing strategies experts aligned with academic experts. Incorporating ongoing user feedback and integrating personalized reminders and quizzes, will further enhance engagement, supporting the broader public health HCV elimination goals.
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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».