Leveraging mHealth and Patient Supporters for African Americans' and Latinxs' Engagement in HIV Care (LEAN): Protocol for a Randomized, Controlled, Effectiveness-Implementation Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite substantial investments in ending the HIV epidemic, disparities in HIV care persist, and there is an urgent need to evaluate novel and scalable approaches to improving HIV care engagement and viral suppression in real-world settings. OBJECTIVE: This paper aims to describe a study protocol for a pragmatic type II hybrid effectiveness-implementation randomized controlled trial comparing existing standard of care clinic HIV linkage, adherence, and retention (LAR) protocols to a mobile health (mHealth)-enhanced linkage, adherence, and retention (mLAR) intervention. METHODS: The study will enroll 450 participants from clinics in Baltimore City. Eligibility criteria include being ≥18 years of age, having a new HIV diagnosis or being HIV-positive and out of care, or being HIV-positive and deemed by clinic staff as someone who could benefit from linkage and retention services. Participants randomized to the intervention receive mHealth-supported patient navigation for 12 months. Participants in the control group receive the referring clinic's standard of care patient support. The primary outcome is HIV virologic suppression at 12 months. A subset of participants will be interviewed at 12 months to learn about their HIV care experiences and, for those in the intervention arm, their experiences with the mLAR intervention. This protocol was developed in collaboration with the Baltimore City Health Department (BCHD) and the Maryland Department of Health (MDH) and with input from a community advisory board. RESULTS: Enrollment began on February 25, 2020. As of August 11, 2022, 411 of the 450 target participants had been enrolled. CONCLUSIONS: Pragmatic implementation science trials designed with input from key stakeholders, including health departments and community members, can help evaluate the evidence for mHealth interventions to reduce HIV health disparities. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03934437; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03934437. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/42691.
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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 | 0,073 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,017 |
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 ».