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Enregistrement W2808018342 · doi:10.2196/10456

Smartphone-Based Contingency Management Intervention to Improve Pre-Exposure Prophylaxis Adherence: Pilot Trial

2018· article· en· W2808018342 sur OpenAlexvenueno aff
John T. Mitchell, Sara LeGrand, Lisa Hightow‐Weidman, Mehri McKellar, Angela D. M. Kashuba, Mackenzie L. Cottrell, Tony McLaurin, Goutam Satapathy, F. Joseph McClernon

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenter for AIDS Research, University of WashingtonNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCenter for AIDS Research, Duke UniversityUniversity of North Carolina at Chapel HillNational Institutes of Health
Mots-clésMedicinePre-exposure prophylaxisContingency managementMedication adherenceIntervention (counseling)Men who have sex with menFamily medicinePhysical therapyHuman immunodeficiency virus (HIV)NursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pre-exposure prophylaxis (PrEP) provides a strong preventative benefit to individuals at risk for HIV. While PrEP adherence is highly correlated with its efficacy, adherence rates are variable both across and within persons. OBJECTIVE: The objective of this study was to develop and pilot-test a smartphone-based intervention, known as mSMART, that targets PrEP adherence. mSMART provides contingency management in the form of monetary incentives for daily PrEP adherence based on a real-time adherence assessment using a camera-based medication event-monitoring tool as well as medication reminders, PrEP education, individualized behavioral strategies to address PrEP adherence barriers, and medication adherence feedback. METHODS: This was a 4-week open-label, phase I trial in a community sample of young men who have sex with men already on PrEP (N=10). RESULTS: Although adherence composite scores corresponding to PrEP biomarkers indicated that 90% (9/10) of the sample already had an acceptable baseline adherence in the protective range, by the end of the 4-week period, the scores improved for 30% (3/10) of the sample-adherence did not worsen for any participants. Participants reported mean PrEP adherence rates of 91% via daily entries in mSMART. At the end of the 4-week period, participants indicated acceptable ratings of satisfaction, usability, and willingness to recommend mSMART to others. There were no technical difficulties associated with smartphone compatibility, user misunderstandings about mSMART features that interfered with daily use, or study attrition. CONCLUSIONS: This study is the first to apply contingency management to PrEP adherence. Findings indicated that mSMART is feasible and acceptable. Such an adherence intervention administered via a user-friendly smartphone app can allow for widespread dissemination. Future efficacy trials are needed. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02895893; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02895893 (Accessed by Webcite at http://www.webcitation.org/72JskjDJq).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,367 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations62
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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