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Enregistrement W3140711993 · doi:10.2196/29152

Digital Epidemiologic Research on Multilevel Risks for HIV Acquisition and Other Health Outcomes Among Transgender Women in Eastern and Southern United States: Protocol for an Online Cohort

2021· article· en· W3140711993 sur OpenAlexvenueno aff
Andrea L. Wirtz, Erin E. Cooney, Megan Stevenson, Asa Radix, Tonia Poteat, Andrew J. Wawrzyniak, Christopher Cannon, Jason S. Schneider, J. Sonya Haw, James Case, Keri N. Althoff, Elizabeth Humes, Kenneth H. Mayer, Chris Beyrer, Allan Rodriguez, Sari L. Reisner

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Mental HealthNational Institutes of HealthHarvard UniversityEmory UniversityDistrict of Columbia Department of HealthEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentUniversity of Miami
Mots-clésCohortTransgenderMedicineCohort studyGerontologyFamily medicineDemographyEnvironmental healthPsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The HIV epidemic disproportionately impacts transgender women in the United States. Cohort studies identify unique risks for affected populations, but use of facility-based methods may bias findings towards individuals living in research catchment areas, more engaged in health services, or, in the case of transgender populations, those who are open about their transgender identity. Digital clinical trials and other online research methods are increasingly common, providing opportunity to reach those not commonly engaged in research. Simultaneously, there is a need to understand potential biases associated with digital research, how these methods perform, and whether they are accepted across populations. OBJECTIVE: This study aims to assess the feasibility of developing and implementing an online cohort of transgender women to assess risks for HIV acquisition and other health experiences. Further, this study aims to evaluate how an online cohort compares to a site-based, technology-enhanced cohort for epidemiologic research. The overarching goal is to estimate incidence of HIV and other health outcomes among transgender women in eastern and southern United States. METHODS: This substudy is part of a larger multisite prospective cohort (LITE) conducted among transgender women, which also includes a site-based, technology-enhanced cohort in 6 eastern and southern US cities. The online cohort was launched to enroll and follow participants across 72 cities in the same region and with similar demographic characteristics as the site-based cohort. Participants are followed for 24 months. Adult transgender women are recruited via convenience sampling (eg, peer referrals, social media, and dating apps). Participants reporting negative or unknown HIV status are enrolled in a baseline study visit, complete a sociobehavioral survey, and provide oral fluid specimens to test for HIV. Participants not living with HIV (lab-confirmed) at baseline are offered enrollment into the cohort; follow-up assessments occur every 6 months. RESULTS: Enrollment into the online cohort launched in January 2019. Active recruitment stopped in May 2019, and enrollment officially closed in August 2020. A total of 580 participants enrolled into and are followed in the cohort. A recruitment-enrollment cascade was observed across screening, consent, and completion of study activities. Implementation experiences with HIV test kits highlight the need for heavy staff engagement to support participant engagement, visit completion, and retention, even with automated digital procedures. CONCLUSIONS: This study is responsive to increasing research interest in digital observational and intervention research, particularly for populations who are most affected by the HIV epidemic and for those who may otherwise not participate in person. The progression across stages of the recruitment-enrollment cascade provides useful insight for implementation of cohort studies in the online environment. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/29152.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,747
Tête enseignante GPT0,685
Écart entre enseignants0,062 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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