Eliciting Preferences for HIV Prevention Technologies: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many human immunodeficiency virus (HIV) prevention technologies (pre-exposure prophylaxis, microbicides, vaccines) are available or in development. Preference elicitation methods provide insight into client preferences that may be used to optimize products and services. Given increased utilization of such methods in HIV prevention, this article identifies and reviews these methods and synthesizes their application to HIV prevention technologies. METHODS: In May 2020, we systematically searched peer-reviewed literature in PubMed, CINAHL, and Web of Science for studies employing quantitative preference elicitation methods to measure preferences for HIV prevention technologies among populations of any age, sex, or location. Quality assessment used an existing checklist (PREFS) and a novel adaptation of the Newcastle-Ottawa Scale (PROSPERO #CRD42018087027). RESULTS: We screened 5022 titles and abstracts, reviewed 318 full texts, and included 84 studies. Common methods employed were discrete-choice experiment (33%), conjoint analysis (25%), and willingness-to-participate/try/accept (21%). Studies were conducted in 25 countries and had a mean of 768 participants (range = 26-7176), two-thirds of them male. Common HIV prevention technologies included pre-exposure prophylaxis (23%), voluntary testing and counseling (19%), HIV self-testing (17%), vaccines (15%), and topical microbicides (9%). Most attributes focused on product design (side effects, frequency), service design (provider type, location), acceptability or willingness to accept/pay; results are summarized in these categories, by prevention type. Mean quality-adapted Newcastle-Ottawa Scale score was 4.5/8 (standard deviation = 2.1) and mean PREFS scores was 3.47/5 (standard deviation = 0.81). CONCLUSIONS: This review synthesizes extant literature on quantitative measurement of preferences for HIV prevention technologies. This can enable practitioners to improve prevention products and interventions, and ultimately reduce HIV incidence.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle