Decision Support Tool to Improve Decision-Making for HIV Pre-Exposure Prophylaxis (PrEP): Development Process and Alpha Testing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: African, Caribbean, and Black (Black) communities in Canada are disproportionately affected by the HIV epidemic. Pre-exposure prophylaxis (PrEP) is a highly effective option for the prevention of HIV. However, the use of PrEP for HIV prevention among eligible Black clients in Canada remains far below the thresholds necessary to achieve the goal of zero new HIV infections. In a recent study in Toronto, PrEP-eligible Black clients were found to have decisional conflict and unmet decisional needs, which affected the quality of their decision-making process regarding the initiation and adherence to PrEP. There is evidence that decision support tools (DSTs) can improve the quality of a decision, the quality of the decision-making process, the implementation or continuation of the chosen option, and the appropriate use of health services. Despite these benefits, there is currently no DST for PrEP-eligible Black clients being asked to consider PrEP for HIV prevention. OBJECTIVE: Our study aimed to develop a DST to improve PrEP decision-making for Black clients and to evaluate the tool's acceptability and usability. METHODS: We developed and evaluated the PrEP DST for Black patients using the 7-step process outlined in the Ottawa Decision Support Group Guideline for the development and evaluation of DST. To facilitate the implementation of the Ottawa Decision Support Group guideline, we assembled a multidisciplinary team of primary health care providers, researchers, community members with lived experiences, and digital content designers to serve as the steering committee. First, we assessed patients' and primary health care providers' views on decisional support needs, after which we determined the content, design, and distribution plan for the DST. Subsequently, we conducted evidence synthesis, reviews, and appraisal before developing the PrEP DST prototype. The final tool was reviewed by steering committee members for completeness before acceptability and usability testing with potential Black clients and PrEP providers. RESULTS: The web-based DST yielded 27 pages divided into 6 distinct sections. The six sections include (1) an introduction of the DST, (2) clarify your decision, (3) knowledge, (4) a value clarification exercise, (5) support system, and (6) next steps. Both Black clients and PrEP providers reported ease of task performance, general satisfaction, and usefulness of the tool to support decision-making for Black clients. Feedback on usability centered on the need to add a user guide to increase usability. All feedback was incorporated into the final tool. CONCLUSIONS: A PrEP DST for Black clients developed using a systematic process and a multidisciplinary steering committee was acceptable and usable by both Black clients and PrEP providers. Further study (eg, randomized controlled trials) may be needed to evaluate the efficacy of the PrEP DST.
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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 | 0,035 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».