Challenges for HIV Vaccine Dissemination and Clinical Trial Recruitment: If We Build It, Will They Come?
Notice bibliographique
Résumé
HIV vaccine availability does not guarantee uptake. Given suboptimal uptake of highly efficacious and already accessible vaccines in the United States, low vaccine coverage in the developing world, and the expectation that initial HIV vaccines will be only partially efficacious, the public health community will face formidable challenges in disseminating U.S. Food and Drug Administration (FDA)-approved HIV vaccines. HIV/AIDS stigma, fear of vaccine- induced HIV infection, social side effects of testing HIV-positive, and mistrust of government and research present additional obstacles to HIV vaccine dissemination. Increased risk behaviors because of HIV vaccine availability can undermine the effectiveness of partially efficacious vaccines in reducing HIV incidence. HIV vaccine efficacy trials also face significant challenges in recruitment of sufficient volunteers and possible increases in risk behaviors due to trial participation. Planning and designing interventions to facilitate successful recruitment for large-scale phase 3 efficacy trials is a vital step towards U.S. FDA-approved HIV vaccines. Rather than despair in the face of momentous HIV vaccine dissemination challenges, or presume unrealistically that vaccine uptake will ensue automatically and that risk behavior increases will not occur, let us deem the estimated 10-year window to an approved HIV vaccine as an opportunity to investigate and confront these challenges. A consumer research agenda founded on social marketing principles is needed to facilitate the design of empirically-based interventions tailored to the unique needs and preferences of specific segments of consumers. Social marketing interventions may increase future HIV vaccine uptake and clinical trial participation, and mitigate increases in HIV risk behaviors.
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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 | 0,547 | 0,712 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,023 |
| Communication savante | 0,032 | 0,057 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,051 | 0,053 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,017 |
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 ».