Providing 2 Types of mHealth Interventions to Support Self-Management Among People Living With HIV: Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mobile health (mHealth) has been continuously developed to support the HIV care continuum for people living with HIV. Considering the practical needs and acceptability of digital health solutions, it is essential to explore effective content and diverse delivery methods for self-management support. Objective: This study aimed to assess the effectiveness of 2 non-face-to-face mHealth interventions for people living with HIV. We compared the impact on HIV self-management of (1) a link group, which received access to information via mobile link, and (2) an app group, which used a mobile app enabling information exploration and self-recording of health outcomes, including medication adherence, symptoms, mental health score, and sexual safety. Methods: A 2-arm, prospective, randomized clinical trial was conducted, involving 83 people living with HIV aged 19 years or older, who were assigned to the app group (n=42) or link group (n=41). The primary outcome was self-reported self-efficacy for HIV management (HIV-SE), which comprised 6 domains: managing depression or mood, medication, symptoms, and fatigue; communicating with health care providers; and getting support or help. A paired t test and generalized estimating equation were used to analyze the outcomes at baseline, 4 weeks postintervention, and 8 weeks after an additional 4-week voluntary use period. Results: Both groups demonstrated improvements in total HIV-SE scores at 4 weeks compared with baseline. All domain scores improved in the app group, with a significant increase in total HIV-SE and managing fatigue. The link group significantly improved in managing depression or mood, fatigue, and getting support or help domains. The generalized estimating equation analysis indicated that, compared with the link group, the app group had significant group-by-time interaction with a positive effect on managing symptoms at 4 weeks (β=0.635, 95% CI 0.023 to 1.247; P=.04) but a negative effect on managing depression or mood at 8 weeks (β=-0.824, 95% CI -1.448 to -0.200; P=.01). Only 9.5% (4/42) of app group participants maintained daily visits during the voluntary use period of 4 to 8 weeks. Conclusions: Both types of informational mHealth interventions, through mobile apps or link access, contributed to improving HIV-SE. Delivering information via direct text message links could be suitable for individuals who are hesitant to use HIV-related apps. While mobile apps promote self-monitoring and symptom management through self-recording and reflection, strategies are needed to sustain long-term app engagement. In addition, user-customized psychiatric content beyond mental health recordings has been suggested for managing depressed moods in mHealth interventions.
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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».