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Enregistrement W2945267352 · doi:10.2196/13698

Using Virtual Reality to Improve Antiretroviral Therapy Adherence in the Treatment of HIV: Open-Label Repeated Measure Study

2019· article· en· W2945267352 sur OpenAlexvenueno aff
Omer Liran, Robert Dasher, Kevin Kaeochinda

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntiretroviral therapyMeasure (data warehouse)Human immunodeficiency virus (HIV)MedicineAntiretroviral treatmentOpen labelViral loadComputer scienceVirologyClinical trialInternal medicineData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Nonadherence to HIV medications is a serious unsolved problem and is a major cause of morbidity and mortality in the HIV-positive population. Although treatment efficacy is high if compliance is greater than 90%, about 40% of people with HIV do not meet this threshold. Objective: This study aimed to test a novel approach to improve medication adherence by using a low-cost virtual reality (VR) experience to educate people with HIV about their illness. We hypothesized that people with HIV would be more likely to be compliant with the treatment following the 7-minute experience and, therefore, should have decreasing viral load (VL), increasing cluster of differentiation 4+ (CD4+) cell counts, and improved self-reported adherence. Methods: We showed the VR experience to 107 participants with HIV at a county hospital in Los Angeles, California. Participants were asked to self-report how often they take their medications on a Likert-scale. The self-reported question (SRQ) was given before and at least 2 weeks after the VR experience. We also compared VL and CD4+ cell counts before and on average 101 days after the experience. VL and CD4+ were obtained per the clinic’s standard care protocol. Two-tailed paired t tests were performed on the initial and follow-up SRQ scores, VL, and CD4+. We restricted the CD4+ analysis to participants who had a pre-CD4+ below normal (defined as 500 cells/mm3). To reduce the possibility that VL were trending down and CD4+ were trending up regardless of the VR experience, 2 serial VL and CD4+ obtained before the experience were also compared and analyzed. Immediately following the VR experience, participants were given a 4-question Likert-type postexperience questionnaire (PEQ) that assessed their opinions about the experience. Results: SRQ scores improved from pre to post experience with high significance (P<.001). VL decreased from pre to post experience by 0.38 log10 copies/mL (95% CI 0.06-0.70; P=.02). In contrast, the 2 serial VL obtained before the experience showed no statistically significant changes. There was also a statistically significant increase in CD4+ (95% CI –3.4 to –54.3 cells/mm3; P=.03). Analysis of the PEQ revealed that VR was comfortable for almost all of the participants and that most participants believed the experience to be educational and that it would improve their medication adherence. Conclusions: The findings suggest that the low-cost VR experience caused an increased rate of antiretroviral therapy adherence that resulted in a decrease of VL and an increase of CD4+. Further studies are required to explore the duration of this effect and whether these results are generalizable to other treatment settings and populations.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,275
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,281 · 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.

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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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