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Enregistrement W7117162586 · doi:10.2196/87601

Evaluation of the Positive Peers Mobile App for Supporting the Viral Suppression of Young People With HIV: Protocol for a Concurrent Mixed Methods Evaluation With Randomized Controlled Clinical Trial and Observational Cohort

2025· article· en· W7117162586 sur OpenAlexvenueno aff
Mary M. Step, L. Anthony Catania, Jennifer McMillen Smith, Steven L. Lewis, Yanis Bitar, Vinay K. Cheruvu, Kristen Andrea Berg, Jeffrey S. Hallam, Ann Avery

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyRandomized controlled trialProtocol (science)Clinical trialCohortCohort studyViral loadPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People at greatest risk for poor HIV outcomes include young (13-34) people of color who have sex with men. Individuals in this population are least likely to be aware of their HIV status and are at the highest risk for disengaging from medical care and antiretroviral therapy. The Positive Peers mobile app (PPA) was designed to engage this population with real-time social support, HIV and healthy lifestyle information, and medical management tools. We expect that greater PPA engagement will predict key HIV care outcomes. Study predictions are grounded in a user-centric model of digital media use and the perceived affordances of the PPA. OBJECTIVE: This study aims to determine the optimal deployment of the PPA in clinical settings (at enrollment vs delayed start) and to compare intervention outcomes with a no-intervention, observation-only condition. The PPA is designed specifically for key HIV disparity populations, including younger sexual, gender, racial, and ethnic minorities. METHODS: The Positive Peers Intervention Trial (PoPIT) is a multisite, randomized clinical trial designed to evaluate the effectiveness of the PPA as a tool for use in clinical settings. Trial arms compare the immediate deployment of the PPA with usual care and observation only. This protocol outlines a mixed methods design consisting of concurrent prospective self-report questionnaires, in-depth interviews with PPA users, and medical record review. PoPIT questionnaires include measures of social determinants of health, HIV-related stigma, perceptions of digital media use, self-efficacy, substance use, and social support. Multiple aspects of PPA intervention engagement are measured natively within the app. Outcomes include HIV National Quality Forum indicators and perceived HIV-related stigma. RESULTS: The research protocol (1R01MD019185-01) was funded for US $903,363.00 in direct costs by the National Institute for Minority Health and Health Disparities on September 24, 2023, for 5 years. The study began recruiting patients on June 3, 2024, and will continue accrual until November 27, 2026. CONCLUSIONS: Findings will provide evidence of the usefulness of the PPA as a support tool in HIV clinical care. Primary results will inform optimization of PPA deployment and evaluate a theoretical model of user engagement with a mobile health management app. Qualitative data will provide a phenomenological description of intervention engagement and perceived user efficacy. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06388109; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT06388109. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/87601.

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)0,084
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0840,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,008
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0760,018

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 Opus0,427
Tête enseignante GPT0,718
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations0
Publié2025
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