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Enregistrement W4283652121 · doi:10.2196/33867

Correlates of Engagement Within an Online HIV Prevention Intervention for Single Young Men Who Have Sex With Men: Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4283652121 sur OpenAlexvenueno aff
Seul Ki Choi, Jesse Golinkoff, Mark Michna, Daniel Connochie, José A. Bauermeister

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Mental HealthUniversity of Pennsylvania
Mots-clésMen who have sex with menPsychological interventionPoisson regressionRandomized controlled trialPsychologyIntervention (counseling)Young adultMedicineDemographyClinical psychologyHuman immunodeficiency virus (HIV)PopulationGerontologyFamily medicineEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital HIV interventions (DHI) have been efficacious in reducing sexual risk behaviors among sexual minority populations, yet challenges in promoting and sustaining users' engagement in DHI persist. Understanding the correlates of DHI engagement and their impact on HIV-related outcomes remains a priority. This study used data from a DHI (myDEx) designed to promote HIV prevention behaviors among single young men who have sex with men (YMSM; ages 18-24 years) seeking partners online. OBJECTIVE: The goal of this study is to conduct a secondary analysis of the myDex project data to examine whether YMSM's online behaviors (eg, online partner-seeking behaviors and motivations) are linked to participants' engagement (ie, the number of log-ins and the number of sessions viewed). METHODS: We recruited 180 YMSM who were randomized into either myDEx arm or attention-control arm using a stratified 2:1 block randomization. In the myDEx arm, we had 120 YMSM who had access to the 6-session intervention content over a 3-month period. We used Poisson regressions to assess the association between YMSM's baseline characteristics on their DHI engagement. We then examined the association between the participants' engagement and their self-reported changes in HIV-related outcomes at the 3-month follow-up. RESULTS: The mean number of log-ins was 5.44 (range 2-14), and the number of sessions viewed was 6.93 (range 0-22) across the 3-month trial period. In multivariable models, the number of log-ins was positively associated with high education attainment (estimated Poisson regression coefficient [β]=.22; P=.045). The number of sessions viewed was associated with several baseline characteristics, including the greater number of sessions viewed among non-Hispanic YMSM (β=.27; P=.002), higher education attainment (β=.22; P=.003), higher perceived usefulness of online dating for hookups (β=.13; P=.002) and perceived loneliness (β=.06; P=.004), as well as lower experienced online discrimination (β=-.01; P=.007) and limerence (β=-.02; P=.004). The number of sessions viewed was negatively associated with changes in internalized homophobia (β=-.06; P<.001) and with changes in perceived usefulness of online dating for hookups (β=-.20; P<.001). There were no significant associations between the number of log-ins and changes in the participants' behaviors at the 90-day follow-up. CONCLUSIONS: DHI engagement is linked to participants' sociodemographic and online behaviors. Given the importance of intervention engagement in the intervention's effectiveness, DHIs with personalized intervention components that consider the individuals' differences could increase the overall engagement and efficacy of DHIs. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02842060; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02842060.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,314 · 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
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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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