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Enregistrement W2753902186 · doi:10.1093/ofid/ofx163.1075

Can an HIVSmart! App-optimized Self-Testing Strategy be Operationalized in Canada?

2017· article· en· W2753902186 sur OpenAlexaffabout
Nitika Pant Pai, Megan Smallwood, Laurence Desjardins, Alexandre Goyette, Anne-Fanny Vassal, Réjean Thomas

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationMedicineTest (biology)Men who have sex with menHuman immunodeficiency virus (HIV)Family medicineGerontologyClinical psychologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Although HIV self-tests are recommended by the WHO, they are not yet approved in Canada. Service delivery gaps such as linkages to counseling and care remain unachieved by offering self-tests without adequate support. In this first Canadian study, we evaluated the feasibility of operationalizing an innovative HIVSmart! app-optimized oral HIV self-testing strategy in men who have sex with men (MSM), presenting at a large sexual health clinic in Montreal. Methods Between July 2016 to February 2017, participants were offered the OraQuick In-Home HIV Test, and a tablet installed with the HIVSmart! app, at a private office in the clinic to simulate an unsupervised home environment. With the HIVSmart! app, participants independently performed and interpreted self-tests, and were linked to in-person post-test counseling and care. Self-test results were confirmed by laboratory tests (p24, Western Blot, RNA as needed). Results The mean age of the 451 participants was 34 years (18–73); 85% were well educated (beyond high school, n = 371/438); 53% (230/438) were frequent testers (past 6 months), and 13% were on PrEP (52/451). 99% (417/422) of participants found the HIVSmart! app helpful in guiding them through the self-testing procedure; 93% (418/451) of participants interpreted their tests accurately; and 94% (395/419) stated they would recommend the app-optimized self-testing strategy to their partners. Feasibility (completion rate of self-testing) was 93% (419/451), and acceptability of the strategy was high at 99% (451/458). All HIV self-test negative participants (448/451, 100%) were counseled following the self-test. Three participants self-tested positive, were confirmed HIV positive (0.7% prevalence), and were rapidly linked to care with a physician. Conclusion The HIVSmart! app-optimized strategy was feasible, and highly accepted by an educated, frequently testing, urban MSM population of Montréal. With the app, participants were able to interpret their test results accurately and were rapidly linked to care. Innovations like HIVSmart! which engage, aid, and facilitate linkages to care, can be adapted to suit the needs of many populations in Canada and internationally, maximizing global impact through reverse innovation. Disclosures All authors: No reported disclosures.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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