Evaluating the Effectiveness of a Mobile HIV Prevention App to Increase HIV and Sexually Transmitted Infection Testing and Pre-Exposure Prophylaxis Initiation Among Rural Men Who Have Sex With Men in the Southern United States: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gay and bisexual men who have sex with men (MSM) in the rural United States are less likely to test for HIV and sexually transmitted infections (STIs) and use pre-exposure prophylaxis (PrEP) compared to urban MSM. Given the challenges in building brick-and-mortar facilities serving the sexual health needs of MSM in rural communities, there is a need to evaluate digital engagement strategies. Combine is a smartphone app designed to provide HIV prevention information and resources to MSM that may be particularly well suited to support rural MSM. HealthMindr, an app from which Combine is adapted, has previously been shown to increase HIV testing and PrEP uptake among urban MSM. Because rural MSM face additional barriers to accessing HIV prevention services, a motivational interview (MI) focused on HIV prevention strategies might enhance the effectiveness of Combine to increase uptake of HIV testing, STI testing, and PrEP. OBJECTIVE: This study aims to determine the effectiveness of the Combine app to increase HIV testing, STI testing, and PrEP initiation among rural cisgender MSM. We will also assess the effectiveness of 2 adjunctive interventions: the availability of free HIV and STI self-test kits and the offering of an MI. METHODS: In this type 2 hybrid effectiveness-implementation randomized controlled trial, we will assess the effectiveness of Combine to increase HIV testing, STI testing, and PrEP initiation among rural MSM across the Southern United States. A total of 464 men will be recruited and randomized to 1 of the 4 arms. Participants in all 4 arms will have access to most app features (eg, health resources, quizzes, health care provider locators, and ordering free condoms and lubricants). Using a 2×2 factorial design, half (232/464, 50%) of the participants will be randomized to receive access to free at-home HIV and STI self-test kits and half (232/464, 50%) will be randomized to receive an MI. Participants will complete surveys every 6 months to allow for assessment of self-reported outcomes: app use, HIV testing, STI testing, and PrEP initiation over the 24-month follow-up period. Self-reported PrEP uptake will be verified by dried blood spot testing or uploading a photograph of a PrEP prescription. RESULTS: Participant recruitment began in March 2024. As of July 2025, 395 participants have been enrolled and randomized. Recruitment is expected to be completed by December 2025. CONCLUSIONS: This trial will determine whether the Combine app increases HIV testing, STI testing, and PrEP uptake among rural MSM in the Southern United States. It will also provide critical information about the most effective strategies for implementing digital health interventions for rural MSM. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06205368; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06205368. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/69540.
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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 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,011 |
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 ».