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Enregistrement W4415615899 · doi:10.1186/s12939-025-02662-5

Social processes and engagement along the HIV care continuum: a mixed methods exploratory study with diverse African American/Black and Latine emerging adults living with HIV

2025· article· en· W4415615899 sur OpenAlexfundno aff
Leo Wilton, Marya Gwadz, Charles M. Cleland, Michelle R. Munson, Stephanie Campos, Khadija Israel, Maria Medvedchikova, Nisha Beharie, Corey Rosmarin-DeStefano, Dawa Sherpa, S. Serrano

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of HealthYork UniversityCenter for Drug Use and HIV Research
Mots-clésQualitative researchExploratory researchPublic healthSocial supportHealth services researchSocial policyQualitative propertyLogistic regressionOddsCohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Racial/ethnic and age-related disparities in HIV care continuum engagement are serious in the US. American/Black and Latine (AABL) young/emerging adults living with HIV have the lowest rates of engagement, but aspects of their experiences and some subpopulations are understudied. The present study is grounded in social action theory and uses a sequential explanatory mixed methods design to explore social interaction processes (e.g., social networks, trust), and their relationships to HIV management, in a diverse cohort including those with non-suppressed HIV viral load. METHODS: Participants engaged in baseline assessments (N = 271). A subset (N = 62) was purposively sampled for maximum variability for qualitative interviews. Quantitative data were analyzed with descriptive statistics and logistic regression. The primary outcomes were engagement in HIV care and viral suppression. Quantitative results were used to develop qualitative research questions, and qualitative data were analyzed with directed content analysis. Joint display methods were used to integrate results. RESULTS: On average, participants were 25 years old (SD = 2). The majority (59%) were Latine/Hispanic, 41% were African American/Black. Nearly all were male (96%) and sexual minorities (93%). Nearly half (49.1%) were born outside the US/Puerto Rico. Most were well-engaged in care (72%) and virally suppressed (81%). The proportion of network members who used illicit drugs reduced the odds of being well-engaged in HIV care (OR = 0.38; p = 0.014) and suppression (OR = 0.32; p = 0.009) at the bivariate level. Satisfaction with HIV care (OR = 1.18; p = 0.016) and trust in providers (OR = 1.04; p = 0.045) increased the odds of viral suppression. In qualitative results we found social networks were vital to well-being, but, like participants, located in strained socioeconomic circumstances. In this context, we organized results into five themes: (1) social losses were disruptive to HIV management; (2) service settings and care providers were important network members; (3) family disapproval of sexual/gender minority status had negative effects; (4) immigrant participants were highly reliant on service settings; and (5) networks influenced participants’ drug use and their drug use also reduced the size and changed the composition of networks. CONCLUSIONS: The present study advances knowledge on social interaction processes among diverse AABL young/emerging adults living with HIV, and highlights points of 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,415 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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