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Enregistrement W2899770554 · doi:10.2196/12397

An Online Support Group Intervention for Adolescents Living with HIV in Nigeria: A Pre-Post Test Study

2018· article· en· W2899770554 sur OpenAlexvenueno aff
Lisa Dulli, Kathleen Ridgeway, Catherine Packer, Kate F. Plourde, Tolulope Mumuni, Tosin Idaboh, Adesola Olumide, Oladosu Ojengbede, Donna R. McCarraher

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFHI 360United States Agency for International Development
Mots-clésTest (biology)Human immunodeficiency virus (HIV)Intervention (counseling)PsychologyEnvironmental healthMedicineFamily medicineBiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adolescents living with HIV (ALHIVs) enrolled in HIV treatment services experience greater loss to follow-up and suboptimal adherence than other age groups. HIV-related stigma, disclosure-related issues, lack of social support, and limited HIV knowledge impede adherence to antiretroviral therapy (ART) and retention in HIV services. The 90-90-90 goals for ALHIVs will only be met through strategies targeted to meet their specific needs. OBJECTIVES: We aimed to evaluate the feasibility of implementing a social media-based intervention to improve HIV knowledge, social support, ART adherence, and retention among ALHIV aged 15-19 years on ART in Nigeria. METHODS: We conducted a single-group pre-post test study from June 2017 to January 2018. We adapted an existing support group curriculum and delivered it through trained facilitators in 5 support groups by using Facebook groups. This pilot intervention included five 1-week sessions. We conducted structured interviews with participants before and after the intervention, extracted clinical data, and documented intervention implementation and participation. In-depth interviews were conducted with a subset of participants at study completion. Quantitative data from structured interviews and group participation data were summarized descriptively, and qualitative data were coded and summarized. RESULTS: A total of 41 ALHIV enrolled in the study. At baseline, 93% of participants reported existing phone access; 65% used the internet, and 64% were Facebook users. In addition, 37 participants completed the 5-session intervention, 32 actively posted comments in at least one session online, and at least half commented in each of the 5 sessions. Facilitators delivered most sessions as intended and on-time. Participants were enthusiastic about the intervention. Aspects of the intervention liked most by participants included interacting with other ALHIVs; learning about HIV; and sharing questions, experiences, and fears. The key recommendations were to include larger support groups and encourage more group interaction. Specific recommendations on various intervention components were made to improve the intervention. CONCLUSIONS: This novel intervention was feasible to implement in a predominantly suburban and rural Nigerian setting. Social media may be leveraged to provide much-needed information and social support on platforms accessible and familiar to many people, even in resource-constrained communities. Our findings have been incorporated into the intervention, and an outcome study is underway. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03076996; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03076996 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/73oCCEBBC).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,342 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations37
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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