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Enregistrement W3213025211 · doi:10.2196/30408

Game Plan—a Brief Web-Based Intervention to Improve Uptake and Use of HIV Pre-exposure Prophylaxis (PrEP) and Reduce Alcohol Use Among Gay and Bisexual Men: Content Analysis

2021· article· en· W3213025211 sur OpenAlexvenueno aff
Tyler B. Wray, Philip A. Chan, John Guigayoma, Christopher W. Kahler

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Mental HealthNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésPsychological interventionPre-exposure prophylaxisUsabilityContent analysisMedicinePsychologyIntervention (counseling)Human immunodeficiency virus (HIV)Men who have sex with menMedical educationFamily medicineNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: HIV pre-exposure prophylaxis (PrEP) has considerable potential for reducing incidence among high-risk groups, such as gay, bisexual, and other men who have sex with men (GBM). However, PrEP's effectiveness is closely linked with consistent use, and a variety of individual-level barriers, including alcohol use, could impede optimal uptake and use. Web-based interventions can encourage medication adherence, HIV prevention behaviors, and responsible drinking and may help support PrEP care, particularly in resource-limited settings. OBJECTIVE: We previously developed a web application called Game Plan that was designed to encourage heavy drinking GBM to use HIV prevention methods and reduce their alcohol use and was inspired by brief motivational interventions. This paper aims to describe the web-based content we designed for integration into Game Plan to help encourage PrEP uptake and consistent use among GBM. In this paper, we also aim to describe this content and its rationale. METHODS: Similar to the original site, these components were developed iteratively, guided by a thorough user-centered design process involving consultation with subject-matter experts, usability interviews and surveys, and user experience surveys. RESULTS: In addition to Game Plan's pre-existing content, the additional PrEP components provide specific, personal, and digestible feedback to users about their level of risk for HIV without PrEP and illustrate how much consistent PrEP use could reduce it; personal feedback about their risk for common sexually transmitted infections to address low-risk perceptions; content challenging common beliefs and misconceptions about PrEP to reduce stigma; content confronting familiar PrEP and alcohol beliefs; and a change planning module that allows users to select specific goals for starting and strategies for consistent PrEP use. Users can opt into a weekly 2-way SMS text messaging program that provides similar feedback over a 12-week period after using Game Plan and follows up on the goals they set. CONCLUSIONS: Research preliminarily testing the efficacy of these components in improving PrEP outcomes, including uptake, adherence, sexually transmitted infection rates, and alcohol use, is currently ongoing. If supported, these components could provide a scalable tool that can be used in resource-limited settings in which face-to-face intervention is difficult.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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