A Theoretically-Based Mobile App to Increase Pre-exposure Prophylaxis Uptake Among Men Who Have Sex With Men: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HealthMindr is a mobile phone HIV prevention app for men who have sex with men (MSM). In a previous pilot study, HealthMindr was found to be acceptable among users and to demonstrate preliminary effectiveness for increasing pre-exposure prophylaxis (PrEP) uptake among MSM. PrEP is a highly effective HIV prevention intervention; however, uptake remains low. OBJECTIVE: The aim of this study will be to assess the efficacy of a mobile app for increasing PrEP uptake among MSM in the southern United States. METHODS: In this randomized controlled trial, we will assess the efficacy of HealthMindr for increasing PrEP uptake among MSM in the following three southern US cities: Atlanta, Georgia; Jackson, Mississippi; and Washington, DC. In total, 657 men will be recruited and randomized to intervention and control arms in a 2:1 ratio. Participants in the intervention arm will receive access to the full HealthMindr app, with information and resources about PrEP (eg, frequently asked questions, risk assessment tool, and PrEP provider locator), other HIV prevention information, ability to order free HIV/sexually transmitted infection test kits, and additional resources related to substance use and mental health. Participants in the control arm will use the HealthMindr app but will only have access to the study timeline and a message center to communicate with study staff. Participants will complete quarterly surveys to assess self-reported PrEP uptake over 12 months of follow-up. Self-reported PrEP uptake will be verified by dried blood spot testing and/or uploading a photograph of a PrEP prescription. RESULTS: Participant recruitment began in January 2020. CONCLUSIONS: This trial will determine whether the HealthMindr app can increase PrEP uptake among MSM in the southern United States. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03763942; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03763942. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/16231.
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 | 0,035 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,007 |
| 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 | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,106 | 0,015 |
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 ».