eHealth-Enhanced Peer Navigation for Substance Use Treatment and HIV Prevention Service Linkage for Young Adults Surveilled by the Criminal Legal System: Protocol for a Pilot Randomized Trial Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the United States, the proportion of criminal legal-involved (CLI) adults with a substance use disorder reaches 72%, and ~150,000 persons with HIV pass through a carceral setting annually, which represents 16% of the HIV-infected population nationally. Despite the high need for substance use treatment and HIV prevention services, few carceral settings successfully link CLI individuals to treatment upon release. Young adults represent 41.9% of the adults incarcerated in the United States and have the highest HIV incidence rates nationally. Peer patient navigation has successfully increased community-based care linkage for people living with HIV leaving jail; yet, peer-led navigation for HIV prevention among HIV-negative CLI populations is undeveloped and untested. eHealth approaches to substance use and HIV prevention services hold promise because they improve access to effective intervention services, particularly for younger people. OBJECTIVE: This paper describes a protocol for a pilot randomized controlled trial that aims to improve linkage to substance use treatment and HIV prevention services using peer navigation and a codeveloped eHealth technology adjunct. METHODS: The three aims of this study are to (1) adapt an existing evidence-based navigator model and incorporate codeveloped eHealth technology to refer and link young adults (18 to 29 years) surveilled by the criminal legal system to substance use and pre-exposure prophylaxis (PrEP) services; (2) refine and test the intervention with criminal legal-involved young adults (CLI-YAs); and (3) assess the feasibility, acceptability, and impact of the intervention. Data to inform the intervention will be collected via system partner interviews (n=4) and focus groups with CLI-YAs (n=24). Next, an open trial (n=10) will be conducted. The intervention will be refined via interviews with participants and facilitators, and a randomized pilot trial (n=75) will be conducted to assess the feasibility, acceptability, and preliminary impact of the eHealth-enhanced navigation on substance use and PrEP services linkage. Exit interviews conducted with a subsample of intervention participants (n=10), the navigator (n=1), and system partners (n=4) will assess intervention acceptability and suggestions for improvement. A community of practice, a group of system partners with an interest in working toward solutions to common problems, will inform each phase of the study. RESULTS: The project is currently ongoing. The project was funded in September 2022. Internal review board approval was received on March 21, 2022. The first results from early study aims are expected to be published in 2025. CONCLUSIONS: This study provides an opportunity to reduce HIV acquisition and improve access to substance use treatment in a systemically marginalized group: young CLI-YAs. The results will contribute to the development and testing of a future multilevel randomized controlled trial. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/54815.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,040 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,012 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».