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Enregistrement W7117729037 · doi:10.2196/72955

Feasibility and Usability of an mHealth App (mLab+) to Guide Users Through HIV and Syphilis Self-Testing: Pilot Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W7117729037 sur OpenAlexvenueno aff
Maeve Brin, Thomas Scherr, Janejira J. Chaiyasit, Jianfang Liu, Maura Abbott, Robert Garofalo, Lisa M. Kuhns, Tess Sky, Ian Esliker, Rebecca Schnall

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Mental HealthNational Institute of Nursing ResearchCenter for AIDS Research, University of WashingtonNational Institutes of Health
Mots-clésmHealthRandomized controlled trialUsabilitySyphilisHuman immunodeficiency virus (HIV)Digital healthTelemedicineMobile appsSmartphone app

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: HIV self-testing is an important strategy in the US Ending the HIV Epidemic initiative. To facilitate uptake of self-testing, we developed the mLab app, which complements existing self-test options to support the potential for higher uptake of the HIV self-test. Syphilis, a sexually transmitted infection with currently rising prevalence and overlap in risk profiles with HIV, could similarly benefit from the advantages of companion diagnostic mobile apps such as mLab. Due to the success of the mLab app in promoting HIV self-testing during a randomized controlled trial and the scientific evidence of need for at-home syphilis testing, our team developed the mLab+ app, which supports both HIV and syphilis testing through an image processing algorithm that incorporates a duplex HIV and syphilis point-of-care test. Objective: We conducted a pilot study to assess the feasibility and usability of the mLab+ app for HIV and syphilis testing. Methods: We recruited participants who were assigned male sex at birth and reported sex with another man. Participants came to the Nurse Practitioner Group clinic for baseline and follow-up visits. Participants rated the usability of the app using the Health Information Technology Usability Evaluation Scale and the Post-Study System Usability Questionnaire at their 3-month follow-up visit. The primary outcome was the number of participants who were able to self-administer the DPP HIV-Syphilis test with the assistance of the mLab+ app. Feasibility was measured through recruitment pace, retention over 3 months, app usability, and paradata. Results: Of the 20 participants, 19 identified as male and 1 identified as nonbinary. Most participants (n=16) were able to complete the DPP HIV-Syphilis test with facilitation support from the mLab+ app. The average duration of an app session, from after authentication until log-out or abandonment, was 30 minutes and 33 seconds (SD 21 minutes and 40 seconds). Apart from the 27% (13/48) of sessions that were 5 minutes or less, the distribution of session durations was approximately normal. Users spent the longest time viewing testing screens (ie, timer screens, initial testing screen, test guided walkthroughs, test results, and picture and result upload). The overall mean scores on the Post-Study System Usability Questionnaire (2.65, SD 1.06) and Health Information Technology Usability Evaluation Scale (3.62, SD 1.07) indicated medium to high usability. The retention rate for the 3-month trial was 80% (16/20). Conclusions: The findings support the use of the mLab+ app as a tool for assisting consumers in self-testing for HIV and syphilis. The limitations of the study design warrant further examination outside of clinic settings to better understand the utility of these tools for improving consumer health outcomes.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,169
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,384 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2025
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