A Mobile Health Strategy to Support Adherence to Antiretroviral Preexposure Prophylaxis
Notice bibliographique
Résumé
Preexposure prophylaxis is a highly protective HIV prevention strategy, yet nonadherence can significantly reduce its effectiveness. We conducted a mixed methods evaluation of a mobile health intervention (iText) that utilized weekly bidirectional text or e-mail support messages to encourage preexposure prophylaxis (PrEP) adherence among participants in the multi-site iPrEx open-label extension study. A convenience sample of PrEP users from the San Francisco and Chicago sites participated in a 12-week pilot study. Fifty-six men who have sex with men were enrolled; a quarter of them were less than 30 years of age, 13% were black/African American, 11% were Latino, and most (88%) completed some college. Two-thirds opted for text message delivery. Of the 667 messages sent, only 1 individual requested support; initial nonresponse was observed in 22% and was higher among e-mail compared to text message recipients. Poststudy, a majority of participants would recommend the intervention to others, especially during PrEP initiation. Moreover, younger participants and men of color were more likely to report that they would use the iText strategy if it were available to them. Several participants commented that while they were aware that the messages were automated, they felt supported and encouraged that "someone was always there." Study staff reported that the intervention is feasible to administer and can be incorporated readily into clinic flow. A pre-post intervention regression discontinuity analysis using clinic-based pill counts showed a 50% reduction in missed doses [95% confidence interval (CI) 16-71; p = 0.008] and 77% (95% CI 33-92; p = 0.007) when comparing pill counts at quarterly visits just before and after iText enrollment. A mobile health intervention using weekly bidirectional messaging was highly acceptable and demonstrated promising effects on PrEP adherence warranting further evaluation for efficacy in a randomized controlled trial.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Essai non randomisé | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».