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Enregistrement W4411303013 · doi:10.2196/75922

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

2025· article· en· W4411303013 sur OpenAlexvenueno aff
Rachel K. Scott, Shawnika J. Hull, Deanna Kerrigan, Mandi L. Pratt‐Chapman, Tara Mathias-Prabhu, Jennifer Zack, Michelle Xu, Marisa Sadauskas, Patricia Moriarty, Hannah Arem

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésPreprintFormative assessmentIntervention (counseling)Pre-exposure prophylaxisMedicinePsychologyMedical educationNursingFamily medicinePedagogyComputer scienceMen who have sex with men

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,370 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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