A Web-Based Intervention to Reduce Decision Conflict Regarding HIV Pre-Exposure Prophylaxis: Protocol for a Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIV pre-exposure prophylaxis (PrEP) is recommended for populations at high ongoing risk for infection. There are noted racial disparities in the incidence of HIV and other sexually transmitted infections (STIs) for African, Caribbean, and Canadian Black (ACB, black) populations in Ontario, Canada. Although blacks represent only 4.7% of the Ontario population, they account for 30% of HIV prevalence and 25% of new infections in the province. The existing clinical public health practice toolkit has not been sufficient to optimize PrEP uptake, despite the overwhelming evidence of PrEP's efficacy for reducing HIV transmission risk. Since its establishment as an effective HIV prevention tool, the major focus in behavioral research on PrEP has been on understanding and improving adherence. To date, there is no known formalized intervention in place designed to support ACB men and women at high risk of making high-quality decisions regarding the adoption of PrEP as an HIV prevention practice. OBJECTIVE: We propose 2 aims to address these gaps in HIV prevention and implementation science. First, the Ottawa Decision Support Framework (ODSF) for use in the PrEP decisional needs of black patients was adapted. Second, the decision support intervention to estimate effect size compared with control conditions in reducing decision conflict and predicting adherence over 60 days was pilot tested. METHODS: In aim 1, we propose a cross-sectional qualitative descriptive study using data collected from key informant interviews with eligible PrEP patients (n=30) and surveys with health professionals (n=20) involved in HIV PrEP management. Data obtained from aim 1 will be used to develop a decision support intervention based on the ODSF. In aim 2, the adopted decision support intervention using a block-randomized design to estimate effect size compared with control conditions in reducing decision conflict and predicting adherence over 60 days was pilot tested. Hypothesis testing will be de-emphasized in favor of generating effect size estimates. RESULTS: A research award was funded on March 25, 2017 (Multimedia Appendix 1). Ethical approval was received on March 25, 2019 (with supplemental approval received on May 10, 2019). Data collection started on April 9, 2019. As of September 30, 2019, we enrolled 29 patients and 24 health care providers for aim 1. We are currently analysing the data collected for aim 1. Aim 2 is scheduled to start in May 2020. CONCLUSIONS: This study will provide evidence-based information on the decisional needs of black patients who are at risk of HIV and have been offered PrEP. The study will also test the effect of decision support intervention in reducing decision conflict, adoption of PrEP, and adherence to PrEP. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/15080.
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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 | 0,028 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,120 | 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 ».