HIV self-testing with digital supports as the new paradigm: A systematic review of global evidence (2010–2021)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIV self-testing (HIVST) is recommended by the WHO as an innovative strategy to reach UNAIDS targets to end HIV by 2030. HIVST with digital supports is defined as the use of digital interventions (e.g., website-based, social media, mobile HIVST applications (apps), text messaging (SMS), digital vending machines (digital VMs)) to improve the efficiency and impact of HIVST. HIVST deployment and integration in health services is an emerging priority. We conducted a systematic review aiming to close the gap in evidence that summarizes the impact of digitally supported HIVST and to inform policy recommendations. METHODS: We searched PubMed and Embase for articles and abstracts on HIVST with digital supports published during the period February 1st, 2010 to June 15th, 2021, following Cochrane guidelines and PRISMA methodology. We assessed feasibility, acceptability, preference, and impact outcomes across all populations and study designs. Metrics reported were willingness to use HIVST, preferences for HIVST delivery, proportion of first-time testers, HIVST uptake, HIVST kit return rate, and linkage to care. Heterogeneity of the interventions and reported metrics precluded us from conducting a meta-analysis. FINDINGS: 46 studies were narratively synthesized, of which 72% were observational and 28% were RCTs. Half of all studies (54%, 25/46) assessed web-based innovations (e.g., study websites, videos, chatbots), followed by social media (26%, 12/46), HIVST-specific apps (7%, 3/46), SMS (9%, 4/46), and digital VMs (4%, 2/46). Web-based innovations were found to be acceptable (77-97%), preferred over in-person and hybrid options by more first-time testers (47-48%), highly feasible (93-95%), and were overall effective in supporting linkage to care (53-100%). Social media and app-based innovations also had high acceptability (87-95%) and linkage to care proportions (80-100%). SMS innovations increased kit return rates (54-94%) and HIVST uptake among hard-to-reach groups. Finally, digital VMs were highly acceptable (54-93%), and HIVST uptake was six times greater when using digital VMs compared to distribution by community workers. INTERPRETATION: HIVST with digital supports was deemed feasible, acceptable, preferable, and was shown to increase uptake, engage first-time testers and hard-to-reach populations, and successfully link participants to treatment. Findings pave the way for greater use of HIVST interventions with digital supports globally.
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 | 0,027 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».