Efficacy of a Mobile Serious Game (SwaziYolo) for Increasing HIV Risk Perception: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Eswatini has one of the highest HIV prevalence rates worldwide (24.8% among people aged ≥15 years), with unprotected heterosexual transmission accounting for more than 90% of new HIV infections in the country. Low HIV risk perception is known to influence risk behavior. Mobile phone technology is growing rapidly, offering opportunities for technology-driven interventions to improve HIV risk perception and prevention. OBJECTIVE: We aimed to design and test a serious game to increase HIV risk perception and intention to engage in protective HIV behaviors among young people in Eswatini. METHODS: Our team developed SwaziYolo, a smartphone-based, interactive, educational story game that places the player in the role of a young adult looking for love in Eswatini's capital city. We conducted the Serious Games HIV Prevention Trial (SGPrev-Trial), a 4-week, 2-arm, unblinded, 1:1 randomized controlled trial of SwaziYolo among people aged between 18 and 29 years in Eswatini. The primary outcome was HIV risk perception using a 10-item and subset 8-item Perceived Risk of HIV Infection Scale (PRHS). We used modified intention-to-treat and per-protocol difference-in-difference (DID) estimation to compare the change between groups in the mean PHRS scores before and after intervention. RESULTS: Of the 380 participants in the study, 122 (64.2%) in the control group and 119 (62.6%) in the intervention group completed the follow-up, and 95 (79.8%) played the game. In the modified intention-to-treat analyses, no significant differences between groups were observed for the 8-item PRHS (DID: mean 1.1, SD 0.72; P=.13) and the 10-item PRHS (DID: mean 1.3, SD 0.80; P=.12) scores. In the per-protocol analyses, HIV risk perception increased significantly among participants who played the game (8-item DID: mean 1.6, SD 0.74; P=.04 and 10-item DID: mean 1.8, SD 0.83; P=.03). Nearly all (94/95, 98.9%) participants strongly agreed or agreed that they would recommend SwaziYolo to their peers. CONCLUSIONS: SwaziYolo was acceptable and increased HIV risk perception among young people in Eswatini who self-selected to play the game. More research is needed to improve and evaluate the SwaziYolo intervention. TRIAL REGISTRATION: UMIN Clinical Trial Registry UMIN000021781; https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr_e/ctr_view.cgi?recptno=R000025103.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».