A Mobile Health App to Improve HIV Medication Adherence: Protocol for a Pilot Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adherence to antiretroviral therapy (ART) is essential for allowing persons living with HIV to live longer, healthier lives. However, a large portion of this population has suboptimal adherence and are not virally suppressed. Conventional interventions aimed at improving ART adherence lack portability and scalability, and improvements in adherence are not often sustained. Mobile health (mHealth) ART interventions offer a low-cost and accessible method of improving adherence, but many have limited functionality and do not offer comprehensive support. The combination of an mHealth intervention with a face-to-face adherence intervention and interactive health coaching feature may offer sufficient support in a manner that is sensitive to resource limitations that are often found in HIV treatment settings. This paper details the protocol of a study designed to evaluate the potential of an enhanced mHealth intervention for improving ART adherence. OBJECTIVE: The primary objective of this study is to assess the feasibility and acceptability of the Fitbit Plus app enhanced with a face-to-face LifeSteps session (Fitbit Plus condition) for improving ART adherence. In addition, we will determine the preliminary efficacy of the intervention by calculating treatment effect sizes. METHODS: This study will be conducted in 2 phases. The intervention will be developed and piloted with a small group of participants during phase 1. Pilot participants will provide feedback that will be used to refine the intervention for phase 2. In phase 2, a preliminary randomized controlled trial (RCT) comparing Fitbit Plus with a condition that approximates the standard of care (SOC) will be conducted with 60 persons living with HIV. Interviews will be conducted with RCT participants at baseline, and follow-up interviews will be conducted at 1, 3, 6, and 12 months. ART adherence is the primary outcome and will be monitored throughout the study via electronic pill boxes. Effect sizes will be generated using a fractional logit model estimated by generalized estimating equations. RESULTS: Phase 1 of this trial is complete; data collection for phase 2 is ongoing. Follow-ups with enrolled participants will conclude in January 2020. CONCLUSIONS: This study will contribute to the literature on ART adherence and may produce an efficacious intervention. Owing to a small sample size, there may be insufficient power to detect statistically significant differences between Fitbit Plus and SOC. However, if Fitbit Plus is found to be acceptable and feasible and yields promising effect size estimates, this pilot study could serve as the foundation for a larger, fully powered trial of Fitbit Plus. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02676128; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02676128. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/15356.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,035 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,126 | 0,019 |
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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».