eHealth Interventions to Address HIV and Other Sexually Transmitted Infections, Sexual Risk Behavior, Substance Use, and Mental Ill-health in Men Who Have Sex With Men: Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Men who have sex with men experience disproportionately high levels of HIV and other sexually transmitted infections (STIs), sexual risk behavior, substance use, and mental ill-health. These experiences are interrelated, and these interrelations are potentiated by structural conditions of discrimination, stigma, and unequal access to appropriate health services, and they magnify each other and have intersecting causal pathways, worsening both risk for each condition and risk for the negative sequelae of each condition. eHealth interventions could address these issues simultaneously and thus have wide-ranging and greater effects than would be for any 1 outcome alone. OBJECTIVE: We systematically reviewed the evidence for the effectiveness of eHealth interventions in addressing these outcomes separately or together. METHODS: We searched 19 databases for randomized trials of interactive or noninteractive eHealth interventions delivered via mobile phone apps, internet, or other electronic media to populations consisting entirely or principally of men who have sex with men to prevent HIV, STIs, sexual risk behavior, alcohol and drug use, or common mental illnesses. We extracted data and appraised each study, estimated meta-analyses where possible by using random effects and robust variance estimation, and assessed the certainty of our findings (closeness of the estimated effect to the true effect) by using GRADE (Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations). RESULTS: =0%; 2 studies) or midterm (3-12 months postintervention, no meta-analysis, 1 study) evidence of effectiveness. Eight studies considering sexual risk behavior outcomes suggested a short-term, nonsignificant reduction (d=-0.14, 95% CI -0.30 to 0.03) with very low certainty, but 6 studies reporting midterm follow-ups suggested a significant impact on reducing sexual risk behavior (d=-0.12, 95% CI -0.19 to -0.05) with low certainty. Meta-analyses could not be undertaken for alcohol and drug use (2 heterogeneous studies) or for HIV infections (1 study for each of short-term or midterm follow-up), and alcohol outcomes alone were not captured in the included studies. Certainty was graded as low to very low for most outcomes, including all meta-analyses. CONCLUSIONS: To create a comprehensive eHealth intervention that targets multiple outcomes, intervention evaluations should seek to generalize both mechanisms and components that are successfully used to achieve change in 1 outcome over multiple outcomes. However, additional evaluations of interventions seeking to address outcomes other than sexual risk behavior are needed before development and evaluation of a joined-up intervention.
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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 | 0,009 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».