Development of a Clinic-Based, Sociostructural Intervention to Improve the Provision of Pre-Exposure Prophylaxis for Cisgender Women: Formative Study Using the Assessment, Decision, Adaptation, Production, Topical Experts, Integration, Training, and Testing (ADAPT-ITT) Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cisgender women (subsequently referred to as women) account for 23% of new HIV diagnoses in the United States. There are significant sociostructural barriers to engagement and retention in the pre-exposure prophylaxis (PrEP) cascade, particularly for Black women. OBJECTIVE: In response to the lack of evidence-based interventions (EBIs) to improve PrEP initiation, adherence, and persistence among women in the United States, we developed a clinic-based, sociostructural intervention focused on engagement and retention in the PrEP cascade for women. METHODS: We used the Assessment, Decision, Adaptation, Production, Topical experts, Integration, Training, and Testing (ADAPT-ITT) model to adapt two Centers for Disease Control and Prevention (CDC) best practices in HIV prevention: HIV PrEP Services for Urban Women and Project Shikamana to create a culturally appropriate EBI responsive to Black women's HIV prevention needs. In this paper, we focus on the first 6 steps of iterative adaptation in preparation for pilot testing. We conducted semistructured interviews and focus group discussions with key populations to inform and guide intervention development and used theater testing to evaluate the mock-up of the prototype. We conducted rapid qualitative analysis to identify key themes related to delivering PrEP to the intended population and engaged subject matter experts to refine the prototype. RESULTS: For the Assessment phase, we conducted 10 in-depth interviews with key informants from community-based and HIV-prevention organizations and led 7 focus group discussions (n=4-8) to guide intervention development among health care providers (n=2 groups), PrEP navigators and educators (n=1 group), and female patients (n=4 groups). Key themes included population-specific barriers to PrEP use, namely accessibility and availability, perceived risk, and stigma. In addition, participants advised on model adaptation specific to PrEP navigation, clinic-level training, and social support. For the Decision phase, we selected 2 EBIs from the CDC HIV Compendium of Best Practices. For the Adaptation phase, we adapted and theater tested a preliminary intervention for feedback. For the Production phase, using feedback from theater testing, we created a prototype of the Women's PrEP Project (W-PrEP) designed to address patient-, provider-, and clinic-level barriers to the provision of PrEP for women through a clinic-wide intervention delivering education, resources, and support (including PrEP navigation). For the Topical experts and Integration phases, we collected iterative feedback from our advisory board and subject matter experts and integrated feedback into the final prototype. CONCLUSIONS: The adaptation of the W-PrEP integrated key elements of the local context for women with potential exposure to HIV, as well as health care providers, clinic staff, and PrEP navigators. Next steps include training clinic staff in a real-world setting to pilot-test the acceptability, feasibility, and preliminary effectiveness of the intervention.
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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 | 0,014 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».