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Enregistrement W2984314721 · doi:10.2196/15078

Correlates of Successful Enrollment of Same-Sex Male Couples Into a Web-Based HIV Prevention Research Study: Cross-Sectional Study

2019· article· en· W2984314721 sur OpenAlexvenueno aff
Rob Stephenson, Tanaka Chavanduka, Stephen Sullivan, Jason W. Mitchell

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésDyadPsychological interventionPsychologyMen who have sex with menHuman immunodeficiency virus (HIV)Clinical psychologyMedicineFamily medicineDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The recognition of the role of primary partners in HIV transmission has led to a growth in dyadic-focused HIV prevention efforts. The increasing focus on male couples in HIV research has been paralleled by an increase in the development of interventions aimed at reducing HIV risk behaviors among male couples. The ability to accurately assess the efficacy of these interventions rests on the ability to successfully enroll couples into HIV prevention research. OBJECTIVE: This study aimed to explore factors associated with successful dyadic engagement in Web-based HIV prevention research using recruitment and enrollment data from a large sample of same-sex male couples recruited online from the United States. METHODS: Data came from a large convenience sample of same-sex male couples in the United States, who were recruited through social media venues for a Web-based, mixed method HIV prevention research study. The analysis examined the demographic factors associated with successful dyadic engagement in research, measured as both members of the dyad meeting eligibility criteria, consenting for the study, and completing all study processes. RESULTS: Advertisements generated 221,258 impressions, resulting in 4589 clicks. Of the 4589 clicks, 3826 individuals were assessed for eligibility, of which 1076 individuals (538/1913, 28.12% couples) met eligibility criteria and were included in the study. Of the remaining 2740 ineligible participants, 1293/3826 (33.80%) were unlinked because their partner did not screen for eligibility, 48/2740 (1.75%) had incomplete partner data because at least one partner did not finish the survey, 22/2740 (0.80%) were ineligible because of 1 partner not meeting the eligibility criteria. Furthermore, 492/3826 (12.86%) individuals were fraudulent. The likelihood of being in a matched couple varied significantly by race and ethnicity, region, and relationship type. Men from the Midwest were less likely to have a partner who did not complete the survey. Men with college education and those who labeled their relationships as husband or other (vs boyfriend) were more likely to have a partner who did not complete the survey. CONCLUSIONS: The processes used allowed couples to independently progress through the stages necessary to enroll in the research study, while limiting opportunities for coercion, and resulted in a large sample with relative diversity in demographic characteristics. The results underscore the need for additional considerations when recruiting and enrolling, relative to improving the methods associated with these research processes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,371 · 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
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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