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Enregistrement W4417036153 · doi:10.2196/80653

“The Women’s PrEP Project,” a Clinic-Based, Socio-Structural Intervention to Improve the Provision of Preexposure Prophylaxis for Cisgender Women: Interrupted Time Series Pilot

2025· article· en· W4417036153 sur OpenAlexvenueno aff
Rachel K. Scott, Shawnika J. Hull, Deanna Kerrigan, Yan Wang, Mandi L. Pratt‐Chapman, Tara Mathias-Prabhu, Naquia Unwala, Marisa Sadauskas, Bat‐Zion Hose, Marjanna Smith, Patricia Moriarty, Timothy Hanson, Ariam Tedla, Pamela S. Lotke, Peggy Ye, Hannah Arem

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenopause: Health Impacts and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésIntervention (counseling)Interrupted time seriesRandomized controlled trialData collectionOutcome (game theory)Interrupted Time Series AnalysisPilot trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cisgender women account for 23% of new HIV diagnoses in the United States, but there are significant socio-structural barriers to engagement and retention in the preexposure prophylaxis (PrEP) cascade, particularly for women of color. Objective: In response to the lack of evidence-based interventions to improve PrEP initiation, adherence, and persistence among women in the United States, we developed and piloted a clinic-based, socio-structural intervention to measure (1) the feasibility of delivering the adapted intervention and (2) clinic team and patient perspectives on the intervention, in preparation for a future trial on engagement and retention in the PrEP cascade among women. Methods: We previously applied the ADAPT-ITT (Assessment, Decision, Adaptation, Production, Topical experts, Integration, Training, Testing) model to develop a culturally appropriate, evidence-based intervention, responsive to Black women's HIV prevention needs. In the present study, we set out to complete the Training and Testing phases: namely, to hire and train a PrEP navigator and to train clinic staff to deliver the adapted intervention. We completed a 4-month pilot to assess the feasibility of delivering the intervention and collecting outcomes of interest and initial outcome trends (compared to baseline). We further assessed the clinic team and patient perspectives on the intervention to understand the potential for future scale and delivery. Results: The clinic team participants found the adapted Women's PrEP project (W-PrEP) intervention both highly feasible and relevant to patients, with minimal impact on clinic flow. Patient participants reported that the W-PrEP intervention was highly relevant and appreciated the education and counseling from the PrEP navigator-many learning about PrEP for the first time from the navigator and health care provider. The outcome measures were both feasible to collect and appropriate to capture the primary outcomes of interest. Finally, the W-PrEP intervention increased the proportion of patients counseled about PrEP from 65% to 76% of patients seen (P<.001). Conclusions: The intervention and outcome data collection was feasible, and open-ended clinic team and patient perspectives showed positive feedback about the intervention and relevance. The associated increase in PrEP counseling is promising but necessitates further evaluation of the effects of the W-PrEP intervention on the PrEP cascade (eg, initiation, persistence, adherence) in a larger randomized trial.

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)0,006
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,396 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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