Стресс и связанная с ВИЧ стигма среди мужчин во Вьетнаме (VINA STEAM)

Смешанное исследование будет включать: (1) этап подготовки; (2) этап формирования, когда качественные данные вьетнамского GBM и ключевых источников информации будут использоваться для адаптации пакета ESTEEM; (3) технико-экономическое обоснование, когда адаптированное вмешательство будет апробировано на небольшой выборке (4 небольшие группы, N = 24) GBM и дополнительно скорректировано по результатам апробации; и (4) мелкомасштабный тест эффективности скорректированного вмешательства с использованием контролируемого дизайна рандомизированного списка ожидания в когорте из 120 GBM, где они будут случайным образом распределены либо в группу немедленного вмешательства (6 групп), либо в группу ожидания (6 групп) с 10 человек в группах. На этапе подготовки мы получим этическое одобрение от Институционального наблюдательного совета Университета штата Флорида. Мы найдем и наймем сотрудников, знающих местный социокультурный контекст, связанный с ГБМ, свободно владеющих вьетнамским языком и знакомых с исследованиями, ориентированными на исследования. Весь персонал и отдельные лица, контактирующие с участниками исследования, будут обучены защите людей. На этапе качественного формирования мы проведем индивидуальные интервью (N = 15) представителей сообщества ГБН, фокус-группу (4 группы, N = 25) с представителем сообщества ГБН и индивидуальные интервью (N = 10) ключевых информантов. Ключевые информаторы (например, аутрич-работники, консультанты, консультанты, психологи, руководители программ) будут состоять из взрослых, имеющих опыт работы с GBM в области психического или сексуального здоровья, стигмы и/или правовой защиты. Интервью и фокус-группы будут записываться на аудио. Мы будем последовательно чередовать интервью с ключевыми информантами, индивидуальные интервью и фокус-группы с GBM и процессом адаптации ESTEEM. На этапе технико-экономического обоснования мы наберем 24 GBM для пилотного тестирования адаптированного вмешательства в небольших группах (N = 6 в группе), которые будут встречаться один раз в неделю в течение 8 недель. Во время вмешательства качественные данные будут собираться с помощью базовых и конечных обследований. Качественные данные будут собираться из индивидуальных интервью после каждого отдельного сеанса в дополнение к заключительному индивидуальному опросу и 4 фокус-группам после завершения всех сеансов вмешательства. Эти данные будут использоваться для пересмотра вмешательства по мере необходимости на этапе маломасштабной эффективности. Аудиозаписи интервью и фокус-групп на этапах формирования и технико-экономического обоснования будут расшифрованы дословно и проанализированы в программном обеспечении MaxQDA с использованием тематического анализа. Данные из интервью и фокус-групп будут дополнены информацией из устных отзывов фасилитаторов и открытых анкет участников.

Качественный анализ данных будет основываться на областях осуществимости вмешательства — приемлемости, спросе, реализации, практичности, адаптации, интеграции и расширении. Из-за небольшого размера выборки (N = 24) в ходе технико-экономического обоснования не будет проводиться логический статистический анализ количественных данных. Мы лишь определим направление изменений первичных исходов и оценим величину эффекта. Для маломасштабного этапа эффективности мы зарегистрируем и назначим 120 добровольных участников в 12 небольших групп по 10 человек в каждой группе. Затем мы рандомизируем небольшие группы в группы немедленного вмешательства и списка ожидания (по 6 групп в каждой группе). Все участники завершат 3 волны сбора данных: исходный уровень, последующее наблюдение через 3 месяца и последующее наблюдение через 6 месяцев. Расчеты мощности (с использованием PROC POWRR в SAS 9.4 и при допущении внутрикластерной корреляции 10%) демонстрируют, что размер выборки 120 достаточно велик, чтобы обнаружить средний размер эффекта d = 0,477 с помощью одностороннего независимого t-критерия. Мы включим в анализ всех рандомизированных участников, используя подход, основанный на назначении лечения. Мы будем использовать смешанные модели с соответствующими функциями распределения и связи, основанными на свойствах переменных конечной точки, а также подход с повторными измерениями для учета индивидуальной и групповой коррекции.