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Enregistrement W4378515164 · doi:10.3389/fpubh.2023.1167104

A virtual pilot optimization trial for African American/Black and Latino persons with non-suppressed HIV viral load grounded in motivational interviewing and behavioral economics

2023· article· en· W4378515164 sur OpenAlexfundno aff
Prema Filippone, Samantha Serrano, Marya Gwadz, Charles M. Cleland, Robin Freeman, Sebastian Linnemayr, Sabrina R. Cluesman, Stephanie Campos, Corey Rosmarin-DeStefano, Brianna Amos, Khadija Israel

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCenter for Drug Use and HIV ResearchYork UniversityImpact Fund
Mots-clésMotivational interviewingHuman immunodeficiency virus (HIV)Viral loadInterviewGrounded theoryMedicineClinical psychologyBehavioral economicsPsychologyFamily medicinePsychiatryQualitative researchIntervention (counseling)SociologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Virtual and low-touch behavioral interventions are needed for African American/Black and Latino persons living with HIV (PLWH) with barriers to HIV viral suppression, particularly during COVID-19. Guided by the multiphase optimization strategy, we explored three components for PLWH without viral suppression, grounded in motivational interviewing and behavioral economics: (1) motivational interviewing counseling, (2) 21-weeks of automated text messages and quiz questions about HIV management, and (3) financial rewards for viral suppression (lottery prize vs. fixed compensation). Methods: This pilot optimization trial used sequential explanatory mixed methods to explore the components' feasibility, acceptability, and preliminary evidence of effects using an efficient factorial design. The primary outcome was viral suppression. Participants engaged in baseline and two structured follow-up assessments over an 8-month period, and provided laboratory reports to document HIV viral load. A subset engaged in qualitative interviews. We carried out descriptive quantitative analyses. Then, qualitative data were analyzed using directed content analysis. Data integration used the joint display method. Results: = 80) were 49 years old, on average (SD = 9), and 75% were assigned male sex at birth. Most (79%) were African American/Black, and the remainder were Latino. Participants were diagnosed with HIV 20 years previously on average (SD = 9). Overall, components were feasible (>80% attended) and acceptability was satisfactory. A total of 39% (26/66) who provided laboratory reports at follow-up evidenced viral suppression. Findings suggested no components were entirely unsuccessful. The lottery prize compared to fixed compensation was the most promising component level. In qualitative analyses, all components were seen as beneficial to individual wellbeing. The lottery prize appeared more interesting and engaging than fixed compensation. However, structural barriers including financial hardship interfered with abilities to reach viral suppression. The integrated analyses yielded areas of convergence and discrepancy and qualitative findings added depth and context to the quantitative results. Conclusions: The virtual and/or low-touch behavioral intervention components tested are acceptable and feasible and show enough potential to warrant refinement and testing in future research, particularly the lottery prize. Results must be interpreted in the context of the COVID-19 pandemic. Trial registration: NCT04518241 (https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04518241).

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)0,003
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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