Improving adherence to daily preexposure prophylaxis among MSM in Amsterdam by providing feedback via a mobile application
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Improving adherence to preexposure prophylaxis (PrEP) by providing automated feedback on self-reported PrEP use via a mobile application (app). DESIGN: Randomized clinical trial among MSM participating in the Amsterdam PrEP demonstration project (AMPrEP). METHODS: Eligible participants were randomized 1 : 1 to the control or intervention app. Both allowed daily reporting of sexual behaviour and medication intake; the intervention app also provided visual feedback. Dried blood spots collected at 12 and 24 months yielded intracellular tenofovir diphosphate concentrations (TFV-DP). We assessed proportions of participants with poor (TFV-DP <700 fmol/punch; primary outcome), good (TFV-DP ≥700 fmol/punch) and excellent (TFV-DP ≥1250 fmol/punch; secondary outcome) adherence at both time-points, and the association with the control or intervention app. RESULTS: We randomized 229 participants, 118 to the intervention and 111 to the control arm. The primary, per-protocol, analysis included 83 participants per arm. In total, 22/166 (13%) of participants adhered poorly, 144/166 (87%) good and 66/166 (40%) excellently. App feedback did not result in a lower proportion of participants with poor adherence [control: 9 of 83 (11%); intervention: 13 of 83 (16%); P = 0.36]. App feedback did result in a larger proportion of participants with excellent adherence [control: 26/83 (31%); intervention: 40/83 (48%); P = 0.026]. CONCLUSION: In this highly adherent population, app feedback did not improve the proportion of participants with poor adherence to PrEP.Clinical Trial Number Netherlands Trial Register: NL5413.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».