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Enregistrement W4415507203 · doi:10.2196/76286

Participatory Development and Concept Testing of mHealth Messaging to Support Care Engagement and Antiretroviral Therapy Adherence for Women Living With HIV in the Southern United States: Focus Group Study

2025· article· en· W4415507203 sur OpenAlexvenueno aff
Sadie B. Sommer, J. Falcón Barroso, Sarah Bauerle Bass, Marianne R. Choufani, Alexander M. Schoemann, Katie Singley, Caseem C. Luck, Courtney Caiola

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthFocus groupHuman immunodeficiency virus (HIV)Antiretroviral therapyIntervention (counseling)eHealthCitizen journalismParticipatory action researchWork (physics)Telemedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Women living with HIV in the Southern United States, or the South, face persistent and overlapping challenges to care engagement and antiretroviral therapy adherence, including HIV-related stigma, poverty, and inequitable access to health care. While mobile health (mHealth) interventions show promise for enhancing self-management and care engagement among people living with HIV, interventions tailored to women living with HIV remain limited, particularly those developed through participatory approaches that center their lived experiences. Objective: This study sought to evaluate the acceptability, comprehensibility, and personal relevance of targeted health messages developed for a proposed mHealth app tailored to women living with HIV in the South. In addition, it explored participants' perceptions of the feasibility and desirability of the proposed intervention. Methods: This study represents phase 3 of a multistage, mixed methods project. Message content was informed by earlier phases, which included individual interviews, surveys, perceptual mapping with women living with HIV, and input from a community and clinician advisory board. In this phase, 3 focus groups (2 virtual and 1 in person) were conducted with 30 women living with HIV recruited from Southern HIV clinics and community organizations. Participants reviewed prototype wireframes and health messages, including SMS text message-style content, and provided feedback on all content. Data were analyzed using conventional content analysis. Results: Participants expressed strong interest in the proposed mHealth app and emphasized the importance of health messaging that is clear, supportive, and personally meaningful. Four key categories emerged: (1) acceptability of a tailored mHealth app, with participants noting the value of privacy, accessibility, and convenience; (2) acceptability of message content, including preferences for affirming, uplifting language and images; (3) personal relevance, particularly for messages addressing stigma, spirituality, family, and empowerment; and (4) comprehensibility, highlighting the need for plain language and visual clarity. Conclusions: These findings support the development of a tailored mHealth intervention for women living with HIV in the South. Co-designed messages that center affirmation, spirituality, and real-life challenges were perceived as acceptable, comprehensible, and highly relevant. Future work will focus on refining the content and prototype testing.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,199
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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