Implementing a Digital HIV Care Navigation Intervention (Health eNav): Protocol for a Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Young racial and ethnic minority men who have sex with men (MSM) and trans women are disproportionately affected by HIV and AIDS in the United States. Unrecognized infection, due to a low uptake of HIV testing, and poor linkage to care are driving forces of ongoing HIV transmission among young racial and ethnic minority MSM and trans women. Internet and mobile technologies, in combination with social network-based approaches, offer great potential to overcome and address barriers to care and effectively disseminate interventions. OBJECTIVE: We describe Health eNavigation (Health eNav), a digital HIV care navigation intervention that extends supportive care structures beyond clinic walls to serve youth and young adults living with HIV who are newly diagnosed, not linked to care, out of care, and not virally suppressed, at times when they need support the most. METHODS: This study leverages ecological momentary assessments for a period of 90 days and uses person-delivered short message service text messages to provide participants with digital HIV care navigation over a 6-month period. We aim to improve engagement, linkage, and retention in HIV care and improve viral suppression. Digital HIV care navigation includes the following components: (1) HIV care navigation, (2) health promotion, (3) motivational interviewing, and (4) digital social support. RESULTS: Recruitment began on November 18, 2016; enrollment closed on May 31, 2018. Intervention delivery ended on November 30, 2018, and follow-up evaluations concluded on October 31, 2019. In this paper, we present baseline sample characteristics. CONCLUSIONS: We discuss real-world strategies and challenges in delivering the digital HIV care navigation intervention in a city-level, public health setting. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/16406.
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 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 | 0,036 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,088 | 0,020 |
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 ».