使用技术、MOST 和行为经济学支持 HIV 感染者的健康行为 (SCAP2)

本研究的重点是感染 HIV 的成年人，他们对 HIV 药物的依从性不高，并且没有证据表明 HIV 病毒载量无法检测到（HIV 治疗的最终目标）。 该研究使用技术，以行为经济学原理为基础，并使用多阶段优化策略 (MOST) 来检查三个干预组件的可接受性、可行性和有效性证据。 这些成分旨在提高样本中 HIV 病毒的抑制率。 所有参与者都接受核心干预，包括转介护理和病例管理。 这三个组成部分是：病毒抑制补偿（固定补偿或彩票型奖品）、每周发送短信和问答题 (TMQQ)，为期 21 周，产生积分以赚取补偿（促进参与），以及三个基于动机性访谈 (MI) 方法可帮助参与者阐明有关健康和病毒抑制的目标，识别和解决 HIV 药物使用障碍，并建立抑制病毒的动机。 我们之前已经将这些组件的变体一起作为“打包”干预进行了测试，并发现了高可接受性、可行性和有效性证据。 我们现在试图通过使用 MOST 测试单个组件的效果来更精确地理解这种方法。 这些成分将在具有 8 种干预条件的析因设计中进行测试。 与因子设计一致，每个条件都将包含一个独特的组件组合。 每个条件包括至少一个组件。 参与者将通过行之有效的混合策略进行招募，其中包括同行招募、在免费报纸上刊登广告以及从 Gwadz 博士管理的纽约大学招聘登记处直接招募。 将对参与者进行资格筛选，总共 80 名感染 HIV 且可检测到 HIV 病毒载量的成年人将被纳入研究，并随机分配到干预条件。 参与者将在基线和基线后 5 个月和 8 个月时使用结构化评估组合进行评估。 一个子集将接受深入访谈。 主要结果是病毒抑制。 这是一项试点研究。 它不具备功效，但我们将检查功效的证据。 所有研究活动都可以以虚拟形式进行，我们可以在适当的时候切换到面对面接触以进行筛选、评估和一些组成部分。 面对面的活动将在曼哈顿的纽约大学银场进行。 该研究由纽约大学银社会工作学院的康斯坦斯和马丁银人工智能和社会影响基金资助。