Development of an Index of Engagement in HIV Care: An Adapted Internet-Based Delphi Process
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improving engagement in medical care among persons living with human immunodeficiency virus (HIV) is critical to optimizing clinical outcomes and reducing onward transmission of HIV. However, a clear conceptualization of what it means to be engaged in HIV care is lacking, and thus efforts to measure and enhance engagement in care are limited. OBJECTIVE: This paper describes the use of a modified online Delphi process of consensus building to solicit input from a range of HIV and non-HIV researchers and providers, and to integrate that input with focus group data conducted with HIV-infected patients. The overarching goal was to generate items for a patient-centered measure of engagement in HIV care for use in future research and clinical practice. METHODS: We recruited 66 expert panelists from around the United States. Starting with six open-ended questions, we used four rounds of online Delphi data collection in tandem with 12 in-person focus groups with patients and cognitive interviews with 25 patients. RESULTS: We recruited 66 expert panelists from around the United States and 64 (97%) were retained for four rounds of data collection. Starting with six open-ended questions, we used four rounds of online Delphi data collection in tandem with 12 in-person focus groups with patients and cognitive interviews with 25 patients. The process resulted in an expansion to 120 topics that were subsequently reduced to 13 candidate items for the planned assessment measure. CONCLUSIONS: The process was an efficient method of soliciting input from geographically separated and busy experts across a range of disciplines and professional roles with the aim of arriving at a coherent definition of engagement in HIV care and a manageable set of survey items to assess it. Next steps are to validate the utility of the new measure in predicting retention in care, adherence to treatment, and clinical outcomes among patients living with HIV.
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 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 | 0,099 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».