Sosiale medier som et risikoverktøy for HIV-forebyggingsbehov (SMaaRT)
Bruk av sentimentanalyse og sosiale medier for å forstå hiv-forebyggingsbehov blant unge kvinner i Kenya
Studieoversikt
Status
Detaljert beskrivelse
I studien Social Media as a Risk Tool (SMaaRT) antar etterforskerne at temamodellering av SMS/sosiale medier-data kombinert med nettverksanalyse blant unge kvinner i Kenya vil korrelere godt med eksisterende HIV-risikoskalaer og til slutt gi en bedre forståelse av HIV forebyggingsbehov. Etterforskerne foreslår følgende mål:
- Utforsk etiske faktorer som kan påvirke analyse av SMS og meldinger i sosiale medier. Forskningsassistenter vil gjennomføre individuelle kvalitative intervjuer med opptil 32 unge kvinner (16 som ville og 16 som ikke ville gi SMS/sosiale medier data, stratifisert på fire klinikker) og en fokusgruppe på fem kenyanske bioetikere. Spørsmål vil utforske etiske bekymringer fra enkeltpersoner og tilskuere (f.eks. kontakter involvert i SMS/sosiale medier) perspektiver og forskjeller i etiske spørsmål etter type sosiale medier (f.eks. samtaler kontra innlegg). Det vil bli gjennomført oppfølgingsintervjuer med kvinnene som gir SMS og/eller sosiale medier (i mål 2).
- Gjennomfør temamodellering og nettverksanalyse av SMS- og sosiale medier-meldinger for å forutsi HIV-forebyggingsbehov blant unge kvinner i Kenya. Ved å jobbe med fire kliniske nettsteder i Kisumu, vil studiepersonell be omtrent 400 kvinner (i alderen 18-24) som søker HIV-testing, PrEP og andre helsetjenester om å laste ned seks måneder med SMS/sosiale medier-meldinger (f.eks. WhatsApp, Instagram, Twitter) som en engangsprosedyre. For de som gir data, vil forskningsassistenter vurdere sosiale nettverk engasjert via SMS/sosiale medier (f.eks. anonymt merket som jevnaldrende, seksuelle partnere), administrere flere HIV-risikovurderinger (f.eks. VOICE, Wand-risikoscore) og få HIV-testresultater. Dataanalytikere vil bruke automatisert strukturell emnemodellering for å bestemme "emner" (ordklynger) og vurdere for assosiasjon med andre risikovurderinger (primært utfall) og HIV-testresultater (utforskende utfall), og vil også evaluere effekten av sosiale nettverk, SMS/ sosiale medier type, datavolum og språktype på utfall. Datainnsamling og analyse vil samsvare med mål 1 funn.
- Vurder praktiske faktorer som kan påvirke bruken av et sentimentanalyseverktøy i rutinepleie. I en behovsvurdering basert på Implementation Mapping vil forskningsassistenter gjennomføre fire fokusgrupper med fem ansatte per klinikk og to fokusgrupper med fem unge kvinner hver for å utforske bemanningen som er best egnet til å implementere et sentimentanalyseverktøy og hvordan det best kan integreres i rutinen. omsorg. Etterforskerne vil også vurdere tilgjengelige ressurser for å bestemme optimal effektivitet i utviklingen av en foreløpig implementeringsstrategi.
Studietype
Registrering (Faktiske)
Kontakter og plasseringer
Studiesteder
-
-
-
Kisumu, Kenya
- KEMRI
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Voksen
Tar imot friske frivillige
Prøvetakingsmetode
Studiepopulasjon
Beskrivelse
Inkluderingskriterier:
- Identifisere seg som en ung kvinne (alder 18-24 år)
- Delta på klinikk for alle helsetjenester, inkludert PrEP og HIV-testing
- Eierskap av smarttelefoner
- Evne til å forstå Kiswahili, DhoLuo og/eller engelsk
- Bruk av SMS, WhatsApp og/eller andre typer sosiale medier
Ekskluderingskriterier:
• Manglende evne til å gi informert samtykke (f.eks. rus, utviklingsforsinkelse)
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Association of Artificial Intelligence Measure Datasets With the Wand Risk Score
Tidsramme: 6 months of data given at one time
|
The investigators will compare the above-noted measure datasets with the Wand risk score as assessed in the study participants at the time of SMS/social media data collection. The Wand risk score is an empirically validated HIV prediction tool designed to estimate the probability of HIV acquisition in women. It calculates a total score (max 50 pts): age <20 years (11 pts), 20-24 years (10 pts), 25-29 years (6 pts), 30+ years (0 pts); marital status of single/not cohabitating (13 pts), married/cohabitating (0 pts); # sexual partners in last 3 months of 3 or more (5 pts), <3 (0 pts); age at sexual debut of <16 years (3 pts), 16+ years (0 pts); parity (# of births) of 0-1 births (10 pts), 2 births (8 pts), 3+ births (0 pts); ever diagnosed with an STI as yes (4 pts), no (0 pts); and use of injectable contraception as yes (4 pts), no (0 pts). A higher score denotes a higher HIV risk. The total possible range is 0-50. |
6 months of data given at one time
|
|
Association of Artificial Intelligence Measure Datasets With the VOICE Risk Score
Tidsramme: 6 months
|
Analysts will examine 6 months of SMS/social media message content from each of the 400 study participants using three computational linguistic methods: 1) sentiment, valence, and arousal analysis; 2) topic modeling; 3) simple textual counts. Analysts will also perform network analysis with up to 20 contacts from each participant to understand how often and with which parties the participant communicates most frequently. These networks will be examined temporally to see if any of the connections have grown or weakened over time. The VOICE risk score (modified to not use biological markers) is a measure of behavioral and demographic factors to determine HIV risk: <25 y/o (2 pts), unmarried or not living with a partner (2 pts), primary partner has other partners (2 pts), partner does not provide financial support (1 pt), alcohol use in the last 3 months (1 pt). A higher score denotes a greater HIV risk. The total possible range is 0-8. |
6 months
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Sammenslutning av kunstig intelligens måledatasett med HIV-testresultater
Tidsramme: En dag
|
Etterforskerne vil sammenligne de ovennevnte måledatasettene med HIV-testresultatene innhentet fra studiedeltakerne på tidspunktet for datainnsamlingen.
|
En dag
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Sponsor
Samarbeidspartnere
Etterforskere
- Hovedetterforsker: Jessica Haberer, MD, MS, Massachusetts General Hospital
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
Primær fullføring (Faktiske)
Studiet fullført (Faktiske)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
- Blodbårne infeksjoner
- Urogenitale sykdommer
- Kjønnssykdommer
- Sykdommer i immunsystemet
- Infeksjoner
- RNA-virusinfeksjoner
- Virussykdommer
- Smittsomme sykdommer
- Seksuelt overførbare sykdommer, virale
- Seksuelt overførbare sykdommer
- Lentivirus infeksjoner
- Retroviridae-infeksjoner
- Immunologiske mangelsyndromer
- Langsomme virussykdommer
- HIV-infeksjoner
- Ervervet immunsviktsyndrom
Andre studie-ID-numre
- 2023P001625
- 1R21MH132436-01A1 (U.S. NIH-stipend/kontrakt)
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
IPD-planbeskrivelse
IPD-delingstidsramme
Tilgangskriterier for IPD-deling
IPD-deling Støtteinformasjonstype
- STUDY_PROTOCOL
- SEVJE
- ICF
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .