High-Yield HIV Testing, Facilitated Linkage to Care, and Prevention for Female Youth in Kenya (GIRLS Study): Implementation Science Protocol for a Priority Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sub-Saharan Africa is the region with the highest HIV burden. Adolescent girls and young women (AGYW) in the age range of 15 to 24 years are twice as likely as their male peers to be infected, making females in sub-Saharan Africa the most at-risk group for HIV infection. It is therefore critical to prioritize access to HIV testing, prevention, and treatment for this vulnerable population. OBJECTIVE: Using an implementation science framework, the purpose of this research protocol was to describe the approaches we propose to optimize engagement of AGYW in both the HIV prevention and care continuum and to determine the recruitment and testing strategies that identify the highest proportion of previously undiagnosed HIV infections. METHODS: We will compare two seek recruitment strategies, three test strategies, and pilot adaptive linkage to care interventions (sequential multiple assignment randomized trial [SMART] design) among AGYW in the age range of 15 to 24 years in Homa Bay County, western Kenya. AGYW will be recruited in the home or community-based setting and offered three testing options: oral fluid HIV self-testing, staff-aided rapid HIV testing, or referral to a health care facility for standard HIV testing services. Newly diagnosed AGYW with HIV will be enrolled in the SMART trial pilot to determine the most effective way to support initial linkage to care after a positive diagnosis. They will be randomized to standard referral (counseling and a referral note) or standard referral plus SMS text message (short message service, SMS); those not linked to care within 2 weeks will be rerandomized to receive an additional SMS text message or a one-time financial incentive (approximately US $4). We will also evaluate a primary prevention messaging intervention to support identified high-risk HIV-negative AGYW to reduce their HIV risk and adhere to HIV retesting recommendations. We will also conduct analyses to determine the incremental cost-effectiveness of the seek, testing and linkage interventions. RESULTS: We expect to enroll 1200 participants overall, with a random selection of 100 high-risk HIV-negative AGYW for the SMS prevention intervention (HIV-negative cohort) and approximately 108 AGYW who are living with HIV for the SMART design pilot of adaptive linkage to care interventions (HIV-positive cohort). We anticipate that the linkage to care interventions will be feasible and acceptable to implement. Lastly, the use of SMS text messages to engage participants will provide pilot data to the Kenyan government currently exploring a national platform to track and support linkage, adherence to treatment, retention, and prevention interventions for improved outcomes. CONCLUSIONS: Lessons learned will inform best approaches to identify new HIV diagnoses to increase AGYW's uptake of HIV prevention, testing, and linkage to care services in a high HIV-burden African setting. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02735642; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02735642 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6vgLLHLC9).
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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 | 0,095 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,009 |
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 ».