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Enregistrement W4414318867 · doi:10.2196/66326

An mHealth App–Based Social Capital Intervention (PrEP US NoW) to Improve Sexual Health and Uptake of Pre-Exposure Prophylaxis Among Young, Black, Sexual Minority Men: Protocol for Intervention Development and a Pilot Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W4414318867 sur OpenAlexvenueno aff
Maira Sohail, Sophia A. Hussen, Sarah Dougherty Sheff, Michael J. Mugavero, John A. Schneider, Lisa Hightow‐Weidman, Janet M. Turan, Madeline Lynam, Latesha Elopre

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmHealthIntervention (counseling)Randomized controlled trialProtocol (science)Sexual minorityReproductive healthSocial capitalPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Black Americans are disproportionately impacted by HIV. This disparity is more profound in the Southern United States, with the highest rates being among young, Black, sexual minority men, who are also less likely to receive state-of-the-art interventions such as pre-exposure prophylaxis (PrEP). Individual-level interventions to increase PrEP uptake do not often capitalize on the opportunity to leverage the significant effects of this group's social networks, including Black women, on attitudes, beliefs, and behaviors around HIV prevention. OBJECTIVE: To increase PrEP use, an intervention, PrEP US NoW, was designed to engage young, Black, sexual minority men's social networks in discussions with supportive Black female facilitators and ultimately enhance their social capital. METHODS: First, qualitative information on core health-promoting elements of social capital bonds was captured among young, Black, sexual minority men and Black women in extant social support networks. This information was then applied to adapt an existing, evidence-based mobile health app to create the PrEP US NoW pilot through an unblinded randomized controlled trial. Six social network groups (5 young, Black, sexual minority men + 1 Black woman) will participate in the intervention arm. These will be recruited through a network-based approach and will undergo tailored training (mobile-based and face-to-face) for app usage. At baseline, men will undergo HIV testing and both men and women will complete a sociodemographic survey. The groups in the intervention arm will engage in four 60-minute discussions led by Black women through the modified mobile health app. After the intervention, young, Black, sexual minority men will complete surveys electronically at 1 and 3 months (accompanied by HIV testing) on additional factors such as experiences of discrimination and PrEP stigma. The Black women will complete an electronic survey at 1 month, measuring feasibility and acceptability, and will participate in web-based qualitative interviews at 3 months to gain more knowledge on the PrEP US NoW facilitation process. Participants in the control arm will not engage in Black women-facilitated group discussions and will use a control version of the app. The baseline and follow-up surveys and HIV testing will be documented similarly to the intervention arm. RESULTS: Phase 1 (development) of PrEP US NoW research activities lasted from November 2019 to June 2024. Data collection for the phase 2 randomized controlled trial began in August 2024 and is expected to be completed in December 2025. The findings will capture the intervention's feasibility and acceptability and changes in PrEP uptake among young, Black, sexual minority men. CONCLUSIONS: The development and pilot implementation trial of the PrEP US NoW intervention is thought to leverage essential social capital among young, Black, sexual minority men, which may promote engagement in PrEP care, thus decreasing the overall number of HIV diagnoses. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT07024745; https://clinicaltrials.gov/study/NCT07024745. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/66326.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0760,009

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,423 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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