Ethical Issues in HIV-related Social Network Research Involving Substance-Using Sexual Minorities at Risk for HIV
Notice bibliographique
Résumé
Background: Some social network research (SNR) relies on individuals reporting information about network members, with network members not providing consent. We assess how substance-using sexual minorities at risk for HIV perceive the benefits and risks of SNR and the preferred processes for obtaining informed consent. Methods: We conducted 20 qualitative interviews with adults who identified as people of color, were cisgender male and had sex with cisgender men, and reported using substances (<12 months) in San Diego, CA, USA. Participants were asked about perceived risks and benefits of SNR related to HIV, with differing levels of network information being collected. Participants compared the risks of SNR to risks in daily life and were asked about their preferred consent format. Interviews were recorded via zoom, transcribed, and analyzed using qualitative thematic analysis. Results: Participants were Latinx (84%), Black (10%), and 1 Filipino (5%), the median age was 31 years, and 25% of them reported previous research experience. Most viewed SNR favorably and less risky than daily life. Participants preferred study designs where network members are also recruited, as their consent was viewed as "community consent." Participants also felt that community benefits of HIV-related SNR research outweigh the risks. Opinions were mixed about providing identifying information in the context of reporting substance use. A combination of a video using "lay-language" visuals and a written consent format was preferred. Conclusion: Perceived benefits of SNR to HIV prevention and care outweighed the risks, with concerns about providing last names. Researchers should assess whether the collection of last names is warranted.
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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 | 0,455 | 0,405 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,038 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».