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Enregistrement W4403132420 · doi:10.2196/56606

Assessing the Effectiveness of an mHealth Intervention to Support Men Who Have Sex With Men Engaging in Chemsex (Budd): Single-Case and Pre-Post Experimental Design Study

2024· article· en· W4403132420 sur OpenAlexvenueno aff
Corinne Herrijgers, Peter Verboon, Éric Florence, Heidi Vandebosch, Karolien Poels, Tom Platteau

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGilead Sciences
Mots-clésMedicinemHealthPsychological interventionMen who have sex with menHarm reductionIntervention (counseling)Context (archaeology)Reproductive healthPopulationMoodClinical psychologyMental healthFamily medicinePsychiatryHuman immunodeficiency virus (HIV)Environmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study focuses on the Budd app, a mobile health intervention designed for gay, bisexual, and other men who have sex with men who participate in chemsex. Chemsex, the use of psychoactive drugs in a sexual context, presents substantial health risks including increased HIV transmission and mental health issues. Addressing these risks requires innovative interventions tailored to the unique needs of this population. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the effectiveness of the Budd app in promoting drug harm reduction practices among its users, focusing on knowledge, behavioral intention, risk behavior awareness, and self-efficacy. METHODS: The study used a mixed methods approach, combining a single-case experimental design and a pre-post study. A total of 10 participants from an outpatient clinic were recruited, and each attended the clinic 3 times. During the first visit, participants installed a restricted version of the Budd app, which allowed them to report daily mood and risk behavior after chemsex sessions. Phase A (baseline) lasted at least 2 weeks depending on chemsex participation. In the second visit, participants gained full access to the Budd app, initiating phase B (intervention). Phase B lasted at least 6 weeks, depending on chemsex participation, with identical data input as phase A. Participants completed pre- and postintervention surveys assessing behavioral determinants during the first and third visit. RESULTS: The study observed an increased knowledge about chemsex substances postintervention, with a mean percentage improvement in knowledge scores of 20.59% (SD 13.3%) among participants. Behavioral intention and self-efficacy showed mixed results, with some participants improving while others experienced a decrease. There was also a variable impact on awareness of risk behavior, with half of the participants reporting a decrease postintervention. Despite these mixed results, the app was generally well-received, with participants engaging with the app's features an average of 50 times during the study. CONCLUSIONS: The Budd app showed effectiveness in enhancing knowledge about chemsex substances among gay, bisexual, and other men who have sex with men. However, its impact on safe dosing behavior, behavioral intention, self-efficacy, and risk behavior awareness was inconsistent. These findings suggest that while educational interventions can increase knowledge, translating this into behavioral change is more complex and may require more participants, a longer follow-up period, and additional strategies and support mechanisms.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,387 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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