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Enregistrement W4220655745 · doi:10.2196/36845

A Skills-Based HIV Serostatus Disclosure Intervention for Sexual Minority Men in South Africa: Protocol for Intervention Adaptation and a Pilot Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4220655745 sur OpenAlexvenueno aff
Joseph Daniels, Remco P. H. Peters, Cikizwa Bongo, Rob Stephenson

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésSerostatusFocus groupIntervention (counseling)Men who have sex with menMedicineRandomized controlled trialPsychological interventionmHealthPsychologyNursingFamily medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Viral load

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Gay, bisexual, and other men who have sex with men (GBMSM) living with HIV have low antiretroviral treatment adherence in South Africa due to limited skills in managing disclosure and prevention behaviors with sexual and romantic partners. As a result, there is a high HIV transmission risk within HIV-discordant partnerships, but an existing intervention may address these outcomes, if adapted effectively. Healthy Relationships (HR) is a behavioral intervention that was originally delivered in groups and in person over 5 sessions to develop coping skills for managing HIV-related stress and sexually risky situations, enhance decision-making skills for HIV disclosure to partners, and establish and maintain safer sex practices with partners. HR effectively improves prevention behaviors but has yet to be tailored to a non-US context. OBJECTIVE: We aim to adapt HR into a new culturally grounded intervention entitled Speaking Out & Allying Relationships for GBMSM and then assess its feasibility in Eastern Cape, South Africa. METHODS: The study will have 2 aims. For aim 1-adaptation-we will use a human-centered design approach. Initial intervention tailoring will involve integrating Undetectable=Untransmittable and pre-exposure prophylaxis education, developing intervention content for a videoconference format, and designing role-plays and movies for skill building based on preliminary data. Afterward, interviews and surveys will be administered to GBMSM to assess intervention preferences, and a focus group will be conducted with health care providers and information technology experts to assess the intervention's design. Finally, a usability test will be performed to determine functionality and content understanding. Participants will be GBMSM living with HIV (n=15) who are in a relationship and health care providers and information technology (n=7) experts working in HIV care and programming with this population. For aim 2, we will examine the feasibility of the adapted intervention by using a pilot randomized control design. There will be 60 individuals per arm. Feasibility surveys and interviews will be conducted with the intervention arm, and behavioral and biomedical assessments for relationship and treatment adherence outcomes will be collected for both arms. All participants will be GBMSM living with HIV who are in a relationship with an HIV-negative or unknown status partner. RESULTS: Intervention adaptation began in August 2021. Initial tailoring and the refining of GBMSM intervention preferences were completed in December 2021. Usability and feasibility assessments are due to be completed by March 2022 and February 2024, respectively. CONCLUSIONS: GBMSM need efficacious interventions that tackle partnership dynamics, HIV prevention, and treatment outcomes for antiretroviral treatment adherence and viral suppression in South Africa. Harnessing everyday technology use for social networking (eg, videoconferences), Undetectable=Untransmittable education, and pre-exposure prophylaxis to update an existing intervention for South African GBMSM has the potential to strengthen relationship communication about HIV treatment and prevention and, in turn, improve outcomes. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/36845.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0600,007

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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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