Leveraging Smartphone Mobility Data to Understand HIV Risk Among Rural South African Young Adults: Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Smartphones provide a precise method to study human mobility at an unprecedented scale, allowing researchers to explore the links between mobility, HIV risk, and treatment outcomes. However, leveraging smartphone technology to study HIV risk in rural settings presents unique challenges and opportunities. Objective: This study assessed the feasibility of using smartphone GPS technology to collect mobility data from young adults in rural KwaZulu Natal, South Africa. We also present key lessons learned during the study. Methods: The study was conducted in 2 phases (June 2021-May 2023) with males and females aged 20-30 years old. In phase I, participants received smartphones with a customized study app (Avicenna research software). In phase II, they used their personal smartphones and installed the study app. The app used Android location services to record the smartphone location every 30 minutes and send it to a secure study server hourly. Participants were followed up for 6 months (26 wk). If location data were missing for 48-72 hours, participants were contacted for troubleshooting. Engagement strategies, including reverse billing and gamification (Wheel of Fortune), were implemented to address internet connection barriers and aid data collection. Results: A total of 207 participants were enrolled (phase I: 163; phase II: 44) with 204 providing mobility data. Participants recorded 27.6 million location points with a median number of 74,865 (IQR 28,471-186,578) per participant. The mean weekly location points recorded was 95.3 out of 336 possible half-hour intervals (28.4%). Phase II saw more stable data collection in the latter half of the study, due to increased user engagement with the app. Challenges included phone-related issues (screen malfunctions, lost and broken phone), app terminations, and limited internet connectivity. Reverse billing and gamification strategies improved location data collection through increased user engagement. Conclusions: This study demonstrates that the use of smartphone-based GPS technology is feasible among young adults in a rural South African setting. Although only 28.4% (95.3/336) of expected weekly location data were collected, the study offers insights into engagement strategies that can be used to enhance location data collection in similar contexts. Continuous troubleshooting identified challenges and informed solutions to data collection gaps. Reverse billing system and gamification resulted in significant increases in location data received. These findings underscore the potential of integrating mobile health tools into health systems to better support high-risk mobile populations.
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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».