Likelihood of Leveraging Augmented Reality Technology to Promote HIV Prevention and Treatment Among Adolescent Girls and Young Women in Cameroon: Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescent girls and young women (AGYW) in Sub-Saharan Africa (SSA) represent four out of every five newly diagnosed HIV among AGYW globally. Leveraging augmented reality (AR) technology for HIV prevention and treatment holds significant potential among young people. However, there is a knowledge gap regarding the acceptance of AR by AGYW in SSA. OBJECTIVE: This study aimed to assess the likelihood of AGYW in Cameroon using AR for HIV testing, prevention, and treatment. The study findings will lay the groundwork for developing AR-based interventions to prevent and treat HIV in Cameroon and beyond. METHODS: This was a cross-sectional survey conducted in Yaoundé, Cameroon, in which 637 AGYW were recruited using a combination of multistage cluster and snowball sampling techniques. We used an online survey to collect data on participants' knowledge, prior use of AR technology, and likelihood of using AR technology for HIV prevention and treatment, and associated factors. Multivariate ordinal regressions were used to analyze the factors associated with AGYW's likelihood of using AR to prevent HIV. RESULTS: The study showed that 84% (536) of AGYW had never heard of AR before this study, and only 8% (49) had prior experience using AR. Participants' median age was 22 years (IQR: 21-24 years), with the majority (56.8%, 362) aged between 21 and 25 years. Despite the low usage rate of AR among AGYW, there was a high likelihood of using AR to promote HIV prevention and treatment. Specifically, 72% of AGYW reported that they were likely to use AR to visualize the HIV transmission process, while 73% and 74% reported the likelihood of using AR to learn about pre-exposure prophylaxis (PrEP) and how HIV medication lowers HIV viral load, respectively. More importantly, 54% (342) and 50% (319) of AGYW reported that they were extremely likely to use AR to learn the correct way of using condom and self-testing for HIV, respectively. The high likelihood of using AR to prevent and treat HIV was associated with a higher education level (P=0.012), having ever tested for HIV (P=0.031), and a history of previously using health apps or searching for health information on their phones (P<0.001). CONCLUSIONS: The likelihood of using AR technology to promote HIV prevention and treatment is high among AGYW in Cameroon. Future research should focus on exploring the preferred features of AR-based digital health interventions and consider methods of implementing them in the context of Cameroon or SSA. CLINICALTRIAL: N/a.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».