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Enregistrement W4387374446 · doi:10.1080/09540121.2023.2262981

The development of social capital in a peer-led mHealth cognitive behavioral antiretroviral therapy adherence intervention for HIV + adolescents and young adults

2023· article· en· W4387374446 sur OpenAlexfundno aff
Lloyd A. Goldsamt, Eva Liang, Caroline Handschuh, Ann-Margaret Dunn Navarra

Notice bibliographique

RevueAIDS Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing ResearchYork University
Mots-clésCasualPsychological interventionIntervention (counseling)Social capitalPsychologyPeer supportPeer educationmHealthMedicineClinical psychologyHealth educationNursingPublic healthPsychiatrySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adherence Connection for Counseling, Education, and Support (ACCESS)-I is a peer-led mHealth antiretroviral therapy adherence intervention for adolescents and young adults living with HIV who are in treatment but have detectable viral loads. Participants received five online sessions with peer health coaches who followed a structured intervention manual. Peers maintained intervention fidelity but also engaged in casual discussion that was not directly related to ART adherence or HIV. We conducted a qualitative analysis of the casual interactions that occurred during the ACCESS I intervention. Sessions were transcribed and coded, and these casual interactions were then coded into 10 subcodes to document their content, and also coded for three types of social capital - emotional, informational, and instrumental. Emotional and Informational social capital codes were the most common, while instrumental codes were rare. Activities was the most common topic overall, while encouragement was more common in emotional social capital narratives and personal experience was more common in informational social capital narratives. These casual interactions may strengthen peer-participant relationships, building social capital that could then be used to encourage positive behavior change. Although social capital was not directly measured, these analyses illustrate the value of attending to seemingly casual interactions in peer-led interventions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,353 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
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