HIV Vaccine Trial Participation Among Ethnic Minority Communities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Underrepresentation of ethnic minority communities limits the generalizability of HIV vaccine trial results. We explored perceived barriers and motivators regarding HIV vaccine trial participation among low-socioeconomic ethnic minority respondents at risk for HIV. METHODS: Six focus group interviews were conducted using a semistructured interview guide. Participants (N = 58, mean age = 36 years, 37% female, and 56% Latino/a and 35% African American) were recruited using venue-based sampling in Los Angeles. Data were analyzed using narrative thematic analysis and Ethnograph qualitative software. RESULTS: Perceived barriers to HIV vaccine trial participation, in rank order, were (1) vaccine-induced HIV infection, (2) physical side effects, (3) uncertainty about vaccine efficacy, (4) uncertainty about other vaccine characteristics, (5) mistrust, (6) low perceived HIV risk, (7) study demands, (8) stigma, and (9) vaccine-induced HIV seropositivity. Motivators were (1) protection against HIV infection, (2) free insurance and/or medical care, (3) altruism, and (4) monetary incentives. CONCLUSIONS: Population-specific HIV vaccine trial recruitment and implementation strategies should address trial risks from a family perspective, cultural gender norms, mistrust, low perceived HIV risk, the importance of African-American and Latino/a community participation in HIV vaccine trials, and misconceptions about gaining protection against HIV infection. Increasing the cultural relevance of trial recruitment and implementation should facilitate the participation of Latinos/as and African Americans in HIV vaccine trials.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».