MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391168079 · doi:10.2196/45647

Counseling Supporting HIV Self-Testing and Linkage to Care Among Men Who Have Sex With Men: Systematic Review and Meta-Analysis

2024· review· en· W4391168079 sur OpenAlexvenueno aff
Siyu Chen, Yuan Fang, Paul Chan, Joseph Kawuki, Phoenix K. H. Mo, Zixin Wang

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOMEDLINESystematic reviewMedicineFamily medicineMeta-analysisData extractionMen who have sex with menObservational studyHealth careLinkage (software)ScopusHuman immunodeficiency virus (HIV)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Counseling supporting HIV self-testing (HIVST) is helpful in facilitating linkage to care and promoting behavior changes among men who have sex with men (MSM). Different levels of counseling support for MSM HIVST users may lead to variance in the linkage to care. OBJECTIVE: This study aims to synthesize evidence on counseling supporting MSM HIVST users and to conduct a meta-analysis to quantify the proportion of MSM HIVST users who were linked to care. METHODS: A systematic search was conducted using predefined eligibility criteria and relevant keywords to retrieve studies from the MEDLINE, Global Health, Web of Science, Embase, APA PsycINFO, and Scopus databases. This search encompassed papers and preprints published between July 3, 2012, and June 30, 2022. Studies were eligible if they reported counseling supporting HIVST or quantitative outcomes for linkage to care among MSM and were published in English. The screening process and data extraction followed the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines. The quality of the included studies was assessed by the National Institutes of Health quality assessment tool. Data were extracted using random effects models to combine the proportion of HIVST users who were linked to care. Subgroup analyses and metaregression were conducted to assess whether linkage to care varied according to study characteristics. All analyses were performed with R (version 4.2.1; R Foundation for Statistical Computing) using the metafor package. RESULTS: A total of 55 studies published between 2014 and 2021, including 43 observational studies and 12 randomized controlled trials, were identified. Among these studies, 50 (91%) provided active counseling support and 5 (9%) provided passive counseling support. In studies providing active counseling support, most MSM HIVST users were linked to various forms of care, including reporting test results (97.2%, 95% CI 74.3%-99.8%), laboratory confirmation (92.6%, 95% CI 86.1%-96.2%), antiretroviral therapy initiation (90.8%, 95% CI 86.7%-93.7%), and referral to physicians (96.3%, 95% CI 85%-99.2%). In studies providing passive counseling support, fewer MSM HIVST users were linked to laboratory confirmation (78.7%, 95% CI 17.8%-98.4%), antiretroviral therapy initiation (79.1%, 95% CI 48.8%-93.7%), and referral to physicians (79.1%, 95% CI 0%-100%). Multivariate metaregression indicated that a higher number of essential counseling components, a smaller sample size (<300), and the use of mobile health technology to deliver counseling support were associated with better linkage to care. The quality of the studies varied from fair to good with a low to high risk of bias. CONCLUSIONS: Proactively providing counseling support for all users, involving a higher number of essential components in the counseling support, and using mobile health technology could increase the linkage to care among MSM HIVST users. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42022346247; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=346247.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,042
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Public Health and SurveillanceMême sujetHIV/AIDS Research and InterventionsTravaux en français237 207