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Enregistrement W4295926193 · doi:10.3389/fpubh.2022.916224

Behavioral intervention grounded in motivational interviewing and behavioral economics shows promise with Black and English-speaking Latino persons living with HIV with unsuppressed HIV viral load in New York City: A mixed methods pilot study

2022· article· en· W4295926193 sur OpenAlexfundno aff
Marya Gwadz, Samantha Serrano, Sebastian Linnemayr, Charles M. Cleland, Sabrina R. Cluesman, Robin Freeman, Kinsey Kellam, Corey De Stefano, Khadija Israel, Emily Pan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseYork UniversityCenter for Drug Use and HIV ResearchNew York University
Mots-clésMotivational interviewingHuman immunodeficiency virus (HIV)Intervention (counseling)Grounded theoryPsychologyViral loadDevelopmental psychologyClinical psychologyMedicineQualitative researchGerontologyPsychiatryFamily medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Sustained HIV viral suppression is the ultimate goal of HIV treatment. African American/Black and Latino persons with HIV (PWH) in the United States are less likely than their White peers to achieve and sustain viral suppression. To address these disparities, we developed a "low-touch" behavioral intervention drawing on motivational interviewing and behavioral economics. The intervention had three main components: (1) a motivational interviewing counseling session, (2) 16 weeks of automated text messages and quiz questions about HIV management, where participants earned points by answering quiz questions, and 3) a lottery prize, based on viral suppression status, number of points earned, and chance (max. $275). Materials and methods: The intervention was tested in a pre-test/post-test design. The present pilot study used mixed methods to explore the intervention's feasibility, acceptability, impact, and ways it could be improved. Participants engaged in a baseline assessment, qualitative interview, and two structured follow-up assessments over an 8-month period, and provided laboratory reports to document HIV viral load. We carried out descriptive quantitative analyses. Qualitative data were analyzed using a directed content analysis approach. Data integration was carried out using the joint display method. Findings: = 40) were 50 years old, on average (SD = 11), and approximately half (58%) were male. Close to two-thirds (68%) were African American/Black and 32% were Latino. Participants were diagnosed with HIV 22 years ago on average (SD = 8). The intervention was feasible (e.g., mean number of quiz questions answered = 13/16) and highly acceptable. While not powered to assess efficacy, the proportion with suppressed HIV viral load increased from baseline to follow-up (46% participants at the first, 52% participants at the second follow-up evidenced HIV viral suppression). In qualitative analyses, perspectives included that overall, the intervention was acceptable and useful, it was distinct from other programs, lottery prizes were interesting and appreciated but not sufficient to motivate behavior change, and the structure of lottery prizes was not sufficiently clear. Regarding data integration, qualitative data shed light on and extended quantitative results, and added richness and context. Conclusion: This low-touch intervention approach is sufficiently promising to warrant refinement and study in future research.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,266 · 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 non 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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