The CHALO! 2.0 mHealth-Based Multilevel Intervention to Promote HIV Testing and Linkage-to-Care Among Men Who Have Sex with Men in Mumbai, India: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current programs to engage marginalized populations such as gay and bisexual individuals and other men who have sex with men (MSM) in HIV prevention interventions do not often reach all MSM who may benefit from them. To reduce the global burden of HIV, far-reaching strategies are needed to engage MSM in HIV prevention and treatment. Globally, including low- and middle-income countries, MSM are now widely using internet-based social and mobile technologies (SMTs; eg, dating apps, social media, and WhatsApp [Meta]), which provides an unprecedented opportunity to engage unreached and underserved groups, such as MSM for HIV prevention and care. OBJECTIVE: This study aimed to assess the effectiveness of a multilevel mobile health (mHealth)-based intervention to improve HIV testing uptake and status neutral linkage-to-care among sexually active MSM reached through internet-based platforms in Mumbai, India. METHODS: In this randomized controlled trial, we will determine whether CHALO! 2.0 (a theory-based multilevel intervention delivered in part through WhatsApp) results in increased HIV testing and linkage-to-care (prevention or treatment). This study is being conducted among 1000 sexually active MSM who are unaware of their HIV status (never tested or tested >6 months ago) and are recruited through SMTs in Mumbai, India. We will conduct a 12-week, 3-arm randomized trial comparing CHALO! 2.0 to 2 control conditions-an attention-matched SMT-based control (also including a digital coupon for free HIV testing) and a digital coupon-only control. The primary outcomes will be HIV testing and status neutral linkage-to-care by 6 months post enrollment. Participants will be followed up for a total of 18 months to evaluate the long-term impact. RESULTS: The study was funded in 2020, with recruitment having started in April 2022 due to delays from the COVID-19 pandemic. Baseline survey data collection began in April 2022, with follow-up surveys starting in July 2022. As of April 2022, we enrolled 1004 participants in the study. The completion of follow-up data collection is expected in January 2025, with results to be published thereafter. CONCLUSIONS: While global health agencies have called for internet-based interventions to engage populations vulnerable to HIV who are not being reached, few proven effective and scalable models exist and none is in India, which has one of the world's largest HIV epidemics. This study will address this gap by testing a multicomponent mHealth intervention to reach and engage MSM at high priority for HIV interventions and link them to HIV testing and prevention or treatment. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04814654; https://clinicaltrials.gov/study/NCT04814654. Clinical Trial Registry of India CTRI/2021/03/032280. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/59873.
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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 | 0,029 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 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) | 0,084 | 0,013 |
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.
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 ».