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Enregistrement W4385668926 · doi:10.2196/47932

Effectiveness, Acceptability, and Feasibility of a Telehealth HIV Pre-Exposure Prophylaxis Care Intervention Among Young Cisgender Men and Transgender Women Who Have Sex With Men: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4385668926 sur OpenAlexvenueno aff
Rebecca Braun, Rebecca K Erenrich, Karin Coyle, Thuan-Huong P. Doan, Jeffrey D. Klausner

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPre-exposure prophylaxisRandomized controlled trialTelehealthMedicineTransgender womenTransgenderMen who have sex with menIntervention (counseling)Human immunodeficiency virus (HIV)Protocol (science)Physical therapyFamily medicineHealth careAlternative medicinePsychologyTelemedicineNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite its promise for HIV prevention, the uptake of pre-exposure prophylaxis (PrEP) has been slow, and there have been substantial inequities in PrEP access. Young men who have sex with men and transgender women of color are most in need of PrEP and least likely to have that need fulfilled. PrEP telehealth care, which provides remote PrEP care via electronic communication, seems well suited to address several of the challenges of PrEP provision, including discomfort with stigmatizing and difficult-to-access health care systems, transportation challenges, and privacy concerns, and address disparities in PrEP access. Research suggests that PrEP telehealth care has promise and is a favored option for many prospective recipients of PrEP. However, despite growing attention to telehealth approaches as an avenue for increasing access to PrEP amidst the COVID-19 pandemic, there have been no published randomized controlled trials (RCTs) on PrEP telehealth care to date, making it difficult to draw strong conclusions about the advantages or disadvantages of telehealth compared with usual PrEP care. We developed PrEPTECH, a telehealth intervention that focuses specifically on alleviating issues of stigma, access, cost, and confidentiality for young people with risk factors for HIV infection who are seeking PrEP care. Leveraging data from the 2017 observational pilot study, we redesigned and enhanced PrEPTECH. OBJECTIVE: This study aims to assess the effectiveness, acceptability, and feasibility of a telehealth HIV PrEP care intervention, PrEPTECH, in increasing PrEP uptake. METHODS: This is the protocol for an RCT of young cisgender men and transgender women who have sex with men in 4 regions within the United States: the San Francisco Bay Area, California; Los Angeles County, California; Miami-Dade County, Florida; and Broward County, Florida. Participants in the intervention arm received access to a web-based telehealth program, PrEPTECH, which offers a fully web-based pathway to PrEP, whereas those in the control arm received access to a dynamic web page containing publicly available informational resources about PrEP. Follow-up data collection occurred at 3 and 6 months. An analysis will be conducted on outcomes, including PrEP initiation, persistence, adherence, coverage, and medication prescription, as well as PrEPTECH acceptability and feasibility. RESULTS: The study was funded in 2019 and received institutional review board approval in 2020. The PrEPTECH intervention was developed over the next 1.5 years. Study recruitment was launched in February 2022 and completed in September 2022, with 229 participants recruited in total. Data collection was completed in April 2023. CONCLUSIONS: The results of this RCT will offer valuable evidence regarding the effectiveness, acceptability, and feasibility of telehealth HIV PrEP care interventions among young cisgender men and transgender women who have sex with men. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04902820; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04902820. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/47932.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,008
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0090,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0710,010

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,419 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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