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Enregistrement W2152040760 · doi:10.2196/jmir.3264

Virtual Intervention to Support Self-Management of Antiretroviral Therapy Among People Living With HIV

2015· article· en· W2152040760 sur OpenAlexafffund
José Côté, Gaston Godin, Pilar Ramirez-Garcìa, Geneviève Rouleau, Anne Bourbonnais, Yann‐Gaël Guéhéneuc, Cécile Tremblay, Joanne Otis

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalSte. Anne's HospitalPolytechnique MontréalUniversité LavalUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAntiretroviral therapyHuman immunodeficiency virus (HIV)Psychological interventionIntervention (counseling)MedicineeHealthInformation and Communications TechnologyHealth careNursingFamily medicineViral loadComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Living with human immunodeficiency virus (HIV) necessitates long-term health care follow-up, particularly with respect to antiretroviral therapy (ART) management. Taking advantage of the enormous possibilities afforded by information and communication technologies (ICT), we developed a virtual nursing intervention (VIH-TAVIE) intended to empower HIV patients to manage their ART and their symptoms optimally. ICT interventions hold great promise across the entire continuum of HIV patient care but further research is needed to properly evaluate their effectiveness. OBJECTIVE: The objective of the study was to compare the effectiveness of two types of follow-up--traditional and virtual--in terms of promoting ART adherence among HIV patients. METHODS: A quasi-experimental study was conducted. Participants were 179 HIV patients on ART for at least 6 months, of which 99 were recruited at a site offering virtual follow-up and 80 at another site offering only traditional follow-up. The primary outcome was medication adherence and the secondary outcomes were the following cognitive and affective variables: self-efficacy, attitude toward medication intake, symptom-related discomfort, stress, and social support. These were evaluated by self-administered questionnaire at baseline (T0), and 3 (T3) and 6 months (T6) later. RESULTS: On average, participants had been living with HIV for 14 years and had been on ART for 11 years. The groups were highly heterogeneous, differing on a number of sociodemographic dimensions: education, income, marital status, employment status, and living arrangements. Adherence at baseline was high, reaching 80% (59/74) in the traditional follow-up group and 84% (81/97) in the virtual follow-up group. A generalized estimating equations (GEE) analysis was run, controlling for sociodemographic characteristics at baseline. A time effect was detected indicating that both groups improved in adherence over time but did not differ in this regard. Improvement at 6 months was significantly greater than at 3 months in both groups. Analysis of variance revealed no significant group-by-time interaction effect on any of the secondary outcomes. A time effect was observed for the two kinds of follow-ups; both groups improved on symptom-related discomfort and social support. CONCLUSIONS: Results showed that both interventions improved adherence to ART. Thus, the two kinds of follow-up can be used to promote treatment adherence among HIV patients on ART.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,363 · 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 non 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

Citations38
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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