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Enregistrement W2620142836 · doi:10.2196/jmir.6631

Mobile Text Messaging to Improve Medication Adherence and Viral Load in a Vulnerable Canadian Population Living With Human Immunodeficiency Virus: A Repeated Measures Study

2017· article· en· W2620142836 sur OpenAlexaffabout
Elizabeth M. King, Karen Kinvig, Jonathan Steif, Annie Qiu, Evelyn J. Maan, Arianne Albert, Neora Pick, Ariane Alimenti, Mary Kestler, Deborah Money, Richard Lester, Melanie C. M. Murray

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensB.C. Women's Hospital & Health CentreWomen's Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesGilead Sciences
Mots-clésMedicineShort Message ServiceCartPsychological interventionPopulationViral loadAttendanceIntervention (counseling)mHealthFamily medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Environmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Combination antiretroviral therapy (cART) as treatment for human immunodeficiency virus (HIV) infection is effective and available, but poor medication adherence limits benefits, particularly in vulnerable populations. In a Kenyan randomized controlled trial, a weekly text-messaging intervention (WelTel) improved cART adherence and HIV viral load (VL). Despite growing evidence for short message service (SMS) text-message interventions in HIV care, there is a paucity of data utilizing these interventions in marginalized or female cohorts. Objective: This study was undertaken to assess whether the standardized WelTel SMS text-message intervention applied to a vulnerable, predominantly female, population improved cART adherence and VL. Methods: We conducted a repeated measures study of the WelTel intervention in high-risk HIV-positive persons by measuring change in VL, CD4 count, and self-reported adherence 12 months before and 12 months after the WelTel intervention was introduced. Inclusion criteria included VL ≥200 copies/mL, indication for treatment, and meeting vulnerability criteria. Participants were given a mobile phone with unlimited texting (where required), and weekly check-in text messages were sent for one year from the WelTel computer platform. Clinical data were collected for control and intervention years. Participants were followed by a multidisciplinary team in a clinical setting. Outcomes were assessed using Wilcoxon signed ranks tests for change in CD4 and VL from control year to study end and mixed-effects logistic regressions for change in cART adherence and appointment attendance. A secondary analysis was conducted to assess the effect of response rate on the outcome by modeling final log10 VL by number of responses while controlling for mean log10 VL in the control year. Results: Eighty-five participants enrolled in the study, but 5 withdrew (final N=80). Participants were predominantly female (90%, 72/80) with a variety of vulnerabilities. Mean VL decreased from 1098 copies/mL in the control year to 439 copies/mL at study end (P=.004). Adherence to cART significantly improved (OR 1.14, IQR 1.10-1.18; P<.001), whereas appointment attendance decreased slightly with the intervention (OR 0.81, IQR 0.67-0.99; P=.03). A response was received for 46.57% (1753/3764) of messages sent and 9.62% (362/3764) of text messages sent were replied to with a problem. An outcome analysis examining relationship between reply rate and VL did not meet statistical significance (P=.07), but may be worthy of investigating further in a larger study. Conclusions: WelTel may be an effective tool for improving cART adherence and reducing VLs among high-risk, vulnerable HIV-positive persons. Trial Registration: Clinicaltrials.gov NCT02603536; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02603536 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6qK57zCwv)

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,416 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations39
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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