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Enregistrement W4386874315 · doi:10.2196/47137

MASI, a Smartphone App to Improve Treatment Adherence Among South African Adolescents and Young Adults With HIV: Protocol for a Pilot Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4386874315 sur OpenAlexvenueno aff
Marta I. Mulawa, Jacqueline Hoare, Elizabeth T. Knippler, Bulelwa Mtukushe, Mluleki Matiwane, Kathryn E. Muessig, Maryam Al-Mujtaba, T Harper Wilkinson, Alyssa Platt, Joseph R. Egger, Lisa Hightow‐Weidman

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Mental HealthCenter for AIDS Research, University of WashingtonNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCenter for AIDS Research, Duke UniversityNational Institutes of Health
Mots-clésRandomized controlled trialMedicineProtocol (science)Physical therapyGerontologyPsychologyAlternative medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adolescents and young adults with HIV repeatedly demonstrate low rates of antiretroviral therapy (ART) adherence as well as low rates of viral suppression. Digital health interventions are a promising way to engage adolescents and young adults with HIV to support ART adherence. However, few digital health interventions have been developed and tested with adolescents and young adults in countries like South Africa, where the HIV burden among adolescents and young adults is greatest. Masakhane Siphucule Impilo Yethu (MASI; Xhosa for "Let's empower each other and improve our health") is a comprehensive ART adherence-supporting app for South African adolescents and young adults with HIV. It was culturally adapted using the HealthMpowerment platform. OBJECTIVE: The aim of this paper is to describe the protocol for a pilot randomized controlled trial examining the feasibility, acceptability, and preliminary efficacy of MASI on self-reported ART adherence and social support. METHODS: We will enroll 50 adolescents and young adults with HIV ages 15-21 years. Participants will be recruited from public ART clinics linked to a large government-funded teaching hospital in Cape Town, South Africa. Participants will be randomized 1:1 into either the intervention arm receiving a full version of MASI or the control arm receiving an information-only version of the app (n=25 per arm). Participants will be asked to engage with MASI daily for 6 months. All participants will complete baseline and follow-up assessments at 3 and 6 months. RESULTS: Study screening began in May 2022 and the first participant was enrolled on June 21, 2022. As of June 12, 2023, 81 participants have completed screeners, and 36 eligible participants have been enrolled in the pilot randomized controlled trial. Recruitment is anticipated to last through August 31, 2023, with study activities anticipated through February 29, 2024. CONCLUSIONS: There is an urgent need for innovative interventions to improve ART adherence among adolescents and young adults in settings like South Africa. If found to be feasible and acceptable, MASI could be implemented with adolescents and young adults with HIV in other parts of the country. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04661878; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/study/NCT04661878. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/47137.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,006
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0910,013

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,371 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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