开发和预测数字决策树智能手机应用程序,用于艾滋病毒护理提供者预防和戒烟

科学领域:

• 数字健康数字健康
• 公共卫生 公共卫生
• 行为科学 行为科学

背景情况:

• 慢性疾病如艾滋病毒为戒烟干预提供了机会.
• 医疗保健提供者需要有效的工具来提供个性化的吸烟预防和戒烟服务.

研究的目的:

• 设计和预测智能手机应用程序 (app),DECISION-T,以协助医疗保健提供者向患者提供吸烟预防和戒烟服务.
• 在艾滋病毒护理提供者中评估Decision-T应用程序的可用性和准确性.

主要方法:

• 决策-T应用程序是使用跨理论模型和5A的方法开发的.
• 一项混合方法研究涉及休斯顿的18名艾滋病毒护理提供者,利用模拟会议来评估应用程序的性能.
• 进行了定量 (系统可用性量表) 和定性 (采访) 分析.

主要成果:

• 模拟会议的平均时间为5分17秒.
• 该应用程序的平均准确率为89.9%,系统可用性量表得分为87.5.5.
• 定性分析揭示了有益内容,直观设计和用户友好性的主题,并提出了改进建议.

结论:

• 决策-T应用程序显示了增强艾滋病毒护理提供者的简短而准确的戒烟建议的潜力.
• 该应用程序可以促进更多的参与,提供行为和药物治疗干预措施.