Implementing and retaining a large-scale technology-mediated cohort to study HIV incidence and PrEP uptake among vulnerable cisgender men as well as transgender individuals in the United States, the Together 5000 cohort
Notice bibliographique
Résumé
HIV remains a significant public health concern requiring innovative solutions. Widespread internet access and advancing health technologies (e.g., home-based HIV/STI testing) have often made research and intervention implementation more efficient and effective. The purpose of this analysis is to describe a technology-mediated HIV prevention cohort's implementation, participant engagement strategies, and methods to overcome study retention challenges. Participants residing in the United States or territories were recruited from geospatial social networking applications between October 2017 and June 2018. Enrolled participants completed annual online surveys and at-home HIV testing-baseline, 12-, 24-, 36-, and 48-month follow-up. Multiple adjusted logistic regression models were used to determine sociodemographic and behavioral characteristics associated with completing each survey and returning a HIV specimen collection kit. Study response probability weights were calculated to account for attrition. Results suggest several sociodemographic and behavioral characteristics were associated with completing study activities. Importantly, participants who were Black had lower odds of completing surveys and HIV testing. This cohort demonstrated feasibility for recruiting and retaining a cohort of 5000 HIV-vulnerable individuals and identified 569 HIV infections. Our findings highlight many benefits of conducting internet-mediated studies; however, these studies face unique challenges that may require post-hoc analytic solutions or effective retention strategies.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».