Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Media społecznościowe jako narzędzie ryzyka dla potrzeb zapobiegania HIV (SMaaRT)

26 sierpnia 2026 zaktualizowane przez: Jessica Haberer, MD, Massachusetts General Hospital

Wykorzystanie analizy nastrojów i mediów społecznościowych do zrozumienia potrzeb w zakresie zapobiegania HIV wśród młodych kobiet w Kenii

Wpływ skutecznych narzędzi zapobiegania HIV jest ograniczony, ponieważ wiele osób nie wie, że są narażone na ryzyko zakażenia wirusem HIV, pomimo dostępności różnych skal i kryteriów oceny ryzyka. Celem tej propozycji jest wykorzystanie nowatorskiego podejścia do nauki o danych do oceny potrzeb w zakresie zapobiegania zakażeniom wirusem HIV wśród 400 młodych kobiet w Kisumu w Kenii, a mianowicie modelowanie tematyczne i analiza sieciowa tekstów i/lub wiadomości w mediach społecznościowych (np. WhatsApp, Instagram, Twitter). Badanie obejmie dogłębną ocenę odpowiednich czynników etycznych i logistycznych, aby zapewnić odpowiednie i zoptymalizowane wykorzystanie narzędzia analizy nastrojów do wdrożenia w rutynowej opiece klinicznej.

Przegląd badań

Szczegółowy opis

W badaniu Social Media as a Risk Tool (SMaaRT) badacze stawiają hipotezę, że modelowanie tematyczne danych z SMS-ów/mediów społecznościowych w połączeniu z analizą sieci wśród młodych kobiet w Kenii będzie dobrze korelować z istniejącymi skalami ryzyka HIV i ostatecznie zapewni lepsze zrozumienie HIV potrzeby profilaktyki. Badacze proponują następujące cele:

  1. Zbadaj czynniki etyczne, które mogą mieć wpływ na analizę wiadomości SMS i mediów społecznościowych. Asystenci naukowi przeprowadzą indywidualne wywiady jakościowe z maksymalnie 32 młodymi kobietami (16, które udostępniłyby i 16, które nie przekazałyby danych za pośrednictwem SMS-ów/mediów społecznościowych, podzielone na cztery placówki kliniczne) i jedną grupę fokusową składającą się z pięciu kenijskich bioetyków. Pytania będą dotyczyć kwestii etycznych z punktu widzenia jednostki i osoby postronnej (np. kontaktów zaangażowanych w SMS-y/media społecznościowe) oraz różnic w kwestiach etycznych w zależności od rodzaju mediów społecznościowych (np. rozmowy a posty). Z kobietami, które przekazują dane SMS-em i/lub mediami społecznościowymi (w Celu 2) zostaną przeprowadzone dalsze wywiady.
  2. Przeprowadź modelowanie tematyczne i analizę sieci wiadomości SMS i mediów społecznościowych, aby przewidzieć potrzeby w zakresie zapobiegania HIV wśród młodych kobiet w Kenii. Współpracując z czterema ośrodkami klinicznymi w Kisumu, zespół badawczy poprosi około 400 kobiet (w wieku 18–24 lat) poszukujących testów na obecność wirusa HIV, PrEP i innych usług zdrowotnych o pobranie sześciomiesięcznych wiadomości SMS/wiadomości z mediów społecznościowych (np. WhatsApp, Instagram, Twitter). jako jednorazowa procedura. W przypadku osób dostarczających dane asystenci naukowi ocenią sieci społecznościowe zaangażowane za pośrednictwem wiadomości SMS/mediów społecznościowych (np. anonimowo oznaczone jako rówieśnicy, partnerzy seksualni), przeprowadzą wiele ocen ryzyka zakażenia wirusem HIV (np. oceny ryzyka VOICE, różdżki) i uzyskają wyniki testu na obecność wirusa HIV. Analitycy danych wykorzystają zautomatyzowane strukturalne modelowanie tematów w celu określenia „tematów” (zbiorów słów) i oceny ich powiązania z innymi ocenami ryzyka (wynik główny) i wynikami testu na obecność wirusa HIV (wynik eksploracyjny), a także ocenią wpływ sieci społecznościowych, SMS-ów/ rodzaj mediów społecznościowych, ilość danych i rodzaj języka na temat wyników. Gromadzenie i analiza danych będą zgodne z ustaleniami Celu 1.
  3. Oceń czynniki praktyczne, które mogą mieć wpływ na wykorzystanie narzędzia analizy nastrojów w rutynowej opiece zdrowotnej. W ramach oceny potrzeb opartej na mapowaniu wdrożenia asystenci naukowi przeprowadzą cztery grupy fokusowe z pięcioma pracownikami w każdej klinice i dwie grupy fokusowe z pięcioma młodymi kobietami w każdej, aby zbadać personel najlepiej dostosowany do wdrożenia narzędzia analizy nastrojów i tego, jak najlepiej można go zintegrować z rutynowymi działaniami pielęgnacja. Badacze ocenią również dostępne zasoby, aby określić optymalną skuteczność w opracowaniu wstępnej strategii wdrożenia.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Rzeczywisty)

400

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Lokalizacje studiów

      • Kisumu, Kenia
        • KEMRI

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Asystenci naukowi będą rekrutować młode Kenijki (w wieku 18–24 lat), które będą uczęszczać do jednej z czterech klinik w celu uzyskania jakichkolwiek świadczeń zdrowotnych. Wymagane jest posiadanie smartfona i korzystanie z SMS-ów, WhatsApp lub innych mediów społecznościowych.

Opis

Kryteria włączenia:

  • Identyfikacja jako młoda kobieta (wiek 18-24 lata)
  • Uczęszczanie do kliniki w celu uzyskania wszelkich usług zdrowotnych, w tym PrEP i testów na obecność wirusa HIV
  • Posiadanie smartfona
  • Umiejętność zrozumienia języka Kiswahili, DhoLuo i/lub języka angielskiego
  • Korzystanie z SMS-ów, WhatsApp i/lub innych rodzajów mediów społecznościowych

Kryteria wykluczenia:

• Niemożność wyrażenia świadomej zgody (np. zatrucie, opóźnienie rozwoju)

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Association of Artificial Intelligence Measure Datasets With the Wand Risk Score
Ramy czasowe: 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
Ramy czasowe: 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

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Powiązanie zbiorów danych mierzących sztuczną inteligencję z wynikami testu na obecność wirusa HIV
Ramy czasowe: Pewnego dnia
Badacze porównają powyższe zbiory danych pomiarowych z wynikami testu na HIV uzyskanymi od uczestników badania w momencie gromadzenia danych.
Pewnego dnia

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

1 lutego 2024

Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)

15 maja 2025

Ukończenie studiów (Rzeczywisty)

20 lipca 2025

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

30 lipca 2024

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

19 sierpnia 2024

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

22 sierpnia 2024

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

31 sierpnia 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

26 sierpnia 2026

Ostatnia weryfikacja

1 sierpnia 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

TAK

Opis planu IPD

W ramach tego projektu opublikowano i udostępniono w odpowiednim czasie ostateczne, zdeidentyfikowane dane badawcze i materiały z badań wspieranych przez NIH do wykorzystania przez innych badaczy. Ze względu na wrażliwy charakter wiadomości SMS/wiadomości w mediach społecznościowych dane te zostaną usunięte po zakończeniu badania.

Ramy czasowe udostępniania IPD

Dane te udostępnimy po opublikowaniu naszych ustaleń.

Kryteria dostępu do udostępniania IPD

Opublikujemy niezidentyfikowany zbiór danych na platformie wymiany danych Harvard Dataverse.

Typ informacji pomocniczych dotyczących udostępniania IPD

  • PROTOKÓŁ BADANIA
  • SOK ROŚLINNY
  • ICF

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .

Subskrybuj