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Enregistrement W2965318943 · doi:10.2196/14704

American Cohort to Study HIV Acquisition Among Transgender Women in High-Risk Areas (The LITE Study): Protocol for a Multisite Prospective Cohort Study in the Eastern and Southern United States

2019· article· en· W2965318943 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Andrea L. Wirtz, Tonia Poteat, Asa Radix, Keri N. Althoff, Christopher Cannon, Andrew J. Wawrzyniak, Erin E. Cooney, Kenneth H. Mayer, Chris Beyrer, Allan Rodríguez, Sari L. Reisner

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Mental Health
Mots-clésCohortMedicineGerontologyProspective cohort studyDemographyCohort studyQuarter (Canadian coin)Health equityEthnic groupFamily medicinePublic healthGeographyPolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the United States, transgender women (TW) are disproportionately burdened by HIV infection. Cohort studies are needed to evaluate factors driving HIV acquisition among TW over time. These will require implementation strategies that are acceptable to the TW community and feasible to implement. OBJECTIVE: This study aims to investigate the rate and correlates of HIV acquisition and other health outcomes among TW in eastern and southern United States. METHODS: LITE is a multisite prospective cohort in 6 eastern and southern US cities, which will be followed across 24 months of technology-enhanced biobehavioral follow-up. Adult TW, regardless of HIV status, are recruited via convenience sampling (eg, peer referrals, social media, and dating apps). Participants are enrolled in a baseline study visit, complete a sociobehavioral survey, and test for HIV and sexually transmitted infections. Participants who are not living with HIV at baseline are offered enrollment into the cohort (N=1100); follow-up assessments occur quarterly. RESULTS: Cohort assembly was informed by synchronous Web-based focus group discussions with TW (n=41) and by continuing engagement with community advisory board members from each site. Enrollment launched in March 2018. The study is underway in the Atlanta; Baltimore; Boston; Miami; New York City; and Washington, DC, metro areas. As of March 2019, 795 TW completed a baseline visit (mean age 35 years). The majority of the participants are racial/ethnic minorities, with 45% of the TW identifying as black and 28% of the TW identifying as Hispanic/Latinx. More than one-quarter (28%) of the TW are living with HIV infection (laboratory-confirmed). Online recruitment methods support engagement with TW, although peer referral and referral through trusted health facilities and organizations remain most effective. CONCLUSIONS: This study is responsive to increasing research interest in technology-enhanced methods for cohort research, particularly for hard-to-reach populations. Importantly, the diversity of literacy, technology use, and overall socioeconomic situations in this sample of TW highlights the need to leverage technology to permit a flexible, adaptive methodology that enhances engagement of potential participants living in marginalized contexts while still ensuring rigorous and sound study design. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/14704.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,008

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,434 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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