mHealth Intervention to Improve Treatment Outcomes Among People With HIV Who Use Cocaine: Protocol for a Pilot Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antiretroviral therapy is effective in reducing HIV-related morbidity, mortality, and transmission among people with HIV. However, adherence and persistence to antiretroviral therapy are crucial for successful HIV treatment outcomes. People with HIV who use cocaine have poor access to HIV services and lower retention in care. OBJECTIVE: The primary goal of this paper is to provide a detailed description of a mobile health intervention. This study is designed to improve medication adherence among people with HIV who use cocaine. A secondary goal is to list the important challenges and adaptations incorporated in the study design. METHODS: This study, titled Project SMART, used a wireless technology-based intervention, including cellular-enabled electronic pillboxes called TowerView Health and smartphones, to provide reminders and feedback on adherence behavior. The intervention design was based on the theoretical frameworks provided by the self-determination theory and the Motivation Technology Model. The 12-week pilot randomized controlled trial with four arms provided three types of feedback: automated feedback, automated+clinician feedback, and automated feedback+social network feedback. RESULTS: The study was funded by the National Institute of Drug Abuse (R21DA039842) on August 1, 2016. The institutional review board for the study was approved by Yale University on March 21, 2017. Data collection lasted from June 2017 to January 2020. The final enrollment was 71 participants, of whom 57 (80%) completed the study. The data are currently undergoing analysis, and the manuscript is being developed for publication in early 2022. CONCLUSIONS: Implementing complex mobile health interventions for high-risk and marginalized populations with multicomponent interventions poses certain challenges, such as finding companies with adequate technology for clients and financial stability and minimizing the research-related burden for the study population. Conducting feasibility studies is important to recognize these challenges and the opportunity to address these challenges with solutions while keeping the design of a randomized controlled trial as true as possible. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT04418076; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04418076. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/28332.
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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 | 0,025 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,095 | 0,013 |
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 ».