Health System–Level Implementation of Digital Health Support for People Living With HIV and Substance Use Disorders: Protocol for a Cluster-Randomized, Stepped-Wedge Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People living with HIV who are affected by substance use disorders and other social vulnerabilities are less likely to achieve and sustain viral suppression. Supporting these patients with mobile health systems can provide additional social and behavioral support that may improve HIV outcomes in these populations. OBJECTIVE: This study aims to implement and evaluate an evidence-based digital health system (antiretroviral therapy care coordination; ART-C) to improve HIV viral suppression and reduce missed clinic visits within a multisite HIV care program. METHODS: ART-C will be implemented in 8 HIV medical home clinics operated by Vivent Health in Colorado, Missouri, Texas, and Wisconsin. All patients receiving HIV care across the system will be invited to use a customized version of the Connections smartphone app to join a virtual community of peers living with HIV. A subset of patients with substance use disorder will be recruited to use enhanced features of the app, allowing sharing of information about substance use and other social determinants of health with their care team. Effectiveness and implementation outcomes will be evaluated using a stepped-wedge clinical trial design. Effectiveness will be evaluated by comparing missed visits and viral nonsuppression rates before and after the intervention. Implementation will be evaluated using a mixed methods approach based on the reach, effectiveness, adoption, implementation, and maintenance framework. RESULTS: Funding was received April 2022 with data collection beginning December 6, 2023. Data collection is anticipated to end in 2027 with data analysis and results expected late 2027. As of submission of the manuscript, 86 participants were recruited. Of the 6710 patients with health record data available 2 years before the trial began, 1723 (25.68%) had a substance use disorder, 2825 (42.1%) missed at least 2 care visits, and 1354 (20.18%) had at least 1 detectable HIV RNA test (viral load ≥200 copies/mL), leaving 3816 (56.87%) eligible individuals. Analysis of preimplementation data demonstrated that patients had a mean of 4.1 (SD 2.1) to 7.8 (SD 5.5) care visits across all 8 Vivent Health sites, with 45% to 70% of patients missing at least 1 visit. Patients underwent a mean of 2.2 to 4 HIV RNA tests, and 14% to 37% of patients across clinics had at least 1 nonsuppressed HIV RNA result. Primary analyses are expected to be completed by 2028. CONCLUSIONS: This study will evaluate the effectiveness of and implementation strategies for a mobile health-based intervention to support patients with HIV, substance use disorder, and related challenges in engaging in care and achieving viral suppression. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/69842.
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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 | 0,037 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,090 | 0,016 |
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 ».