免费医学论文发表-接受与数字药丸系统相关的数字表型分析，以衡量与药物使用男性发生性关系的男性的 PrEP 依从性

抽象

每日一次口服HIV暴露前预防（PrEP）是预防HIV的有效策略，但高度依赖于依从性。使用药物的男男性行为者 （MSM） 在维持 PrEP 依从性方面面临独特的挑战。数字药丸系统 （DPS） 允许通过可摄取传感器进行实时依从性测量。将 DPS 技术与其他数字健康工具（例如数字表型分析）集成，可以提高对不依从性触发因素的理解，并根据摄入行为制定个性化依从性干预措施。本研究探讨了在 DPS 测量的 PrEP 依从性背景下，使用物质的 MSM 共享数字表型数据并与辅助系统互动的意愿。通过社交网络应用程序招募了服用PrEP并吸毒的成年MSM。向参与者介绍了 DPS 技术并完成了一项评估，以衡量参与基于 DPS 的 PrEP 依从性研究、提供数字表型数据以及在基于 DPS 的研究背景下与辅助系统互动的意愿。还评估了医疗不信任、对 PrEP 依从性的日常担忧和物质使用。被认定为顺性别男性并愿意参与基于 DPS 的研究 （N = 131） 的参与者被纳入该子样本分析。大多数是白人（76.3%）和非西班牙裔（77.9%）。报告每日PrEP依从性担忧的参与者愿意通过与DPS配对的可穿戴设备共享生物识别数据的几率高出3.7倍（95%CI：1.03,13.4）。与那些担心较少的参与者相比，每天担心PrEP依从性的参与者更有可能愿意分享智能手机数据（p = 0.006）并接收有关其日常活动的短信（p = 0.003）。患有物质使用障碍的MSM担心PrEP依从性，他们愿意使用DPS技术，并在PrEP依从性测量的背景下共享数字表型分析所需的数据。解决医疗不信任问题的努力可以增加这项技术在预防艾滋病毒方面的优势。

作者摘要

用于 HIV 暴露前预防 （PrEP） 的口服药物在预防 HIV 感染方面非常有效，但疗效与依从性密切相关。尽管有PrEP的可用性，但衡量依从性和对非依从性事件的反应仍然很困难。衡量PrEP依从性的一种可能策略是使用数字药丸系统（DPS），该系统直接在胃中激活并报告依从性事件。整合智能手机数字表型等上下文标记可能会增强利用 DPS 依从性数据提供 PrEP 依从性支持的行为干预。在这里，我们通过社交网站进行了一项调查研究，以了解对 DPS 的看法，并将 MSM 的数字表型与 PrEP 的物质使用联系起来。我们发现，物质使用的程度并没有介导使用数字表型和DPS参与研究的意愿。更担心PrEP依从性的个体更愿意与DPS和数字表型技术进行互动。

数字

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引文： Albrechta H、Goodman GR、Oginni E、Mohamed Y、Venkatasubramanian K、Dumas A 等人 （2024） 接受与数字药丸系统相关的数字表型，以衡量与吸毒男性发生性关系的男性对 PrEP 的依从性。PLOS 数字健康 3（2）： 编号：E0000457。 https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000457

编辑 器： Haleh Ayatollahi，伊朗医科大学，伊朗伊斯兰共和国

收到： 2023年8月17日;接受： 2024年2月1日;发表： 2月 22， 2024

版权所有： ? 2024 Albrechta et al.这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，该许可允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原作者和来源。

数据可用性： 本研究的数据已作为补充信息提供。

资金： 这项工作得到了美国国立卫生研究院（K23DA044874到PRC，DP2DA056107到PRC和KV，P30AI060354到CO和KM，T32AI007433到TRG，R25DA03196到CBF和PRC）的支持。资助者在研究设计、数据收集和分析、发表决定或手稿准备方面没有任何作用。

利益争夺： 提交人声明不存在相互竞争的利益。

介绍

在保持依从性的情况下，每日一次口服暴露前化学预防（pre-exposure chemoprophylis， PrEP）在预防人类免疫缺陷病毒（human immunodefency virus， HIV）感染方面非常有效[1]。根据多项临床试验的结果，世界卫生组织（World Health Organization， WHO）和美国疾病控制与预防中心（United States Centers for Disease Control and Prevention， CDC）于2012年推荐将富马酸替诺福韦二吡呋酯/恩曲他滨（TDF/FTC）作为口服PrEP药物[2]。在过去十年中，PrEP已被广泛认为是终结HIV流行战略的关键支柱，并被推荐用于有感染HIV风险的人群。在高危人群中，男男性行为者（man with men， MSM）的HIV暴露量不成比例，特别是考虑到常见的精神健康、耻辱感和创伤合并症[3]。此外，MSM的物质使用与HIV感染风险增加和PrEP不依从性独立相关[4]。尽管长效注射用卡博特韦作为PrEP药物最近取得了成功[5]，但仍需要制定策略来评估和改善口服PrEP依从性，特别是对于可能不符合条件或无法获得注射用PrEP的MSM。

鉴于开始和维持PrEP的使用对HIV预防工作的重要性，已经开发了几种工具来衡量依从性[6]。这些方法包括推断药物摄入事件的间接方法（如自我报告、药房补充记录、智能药瓶）和直接方法（如直接观察治疗、视频辅助观察治疗和生物基质中药物水平测量）[7]。另一个可以直接测量依从性的工具是数字药丸系统（DPS），它可以确认胃中是否存在摄入的药物。FDA 批准的 DPS（etectRx，Gainesville，FL）包括一个标准明胶胶囊，带有一个集成射频发射器，可过度封装 PrEP。摄入后，胃氯离子会激活射频发射器，将预先指定的射频信号传输到体外可穿戴设备（Reader），该设备将摄入数据存储并转发到智能手机应用程序，DPS用户和临床或研究团队可以在其中查看实时依从性数据[8]。该系统还可以作为提供量身定制的依从性干预措施的平台，这些干预措施可以直接通过检测到的PrEP依从性模式随时间的变化来告知[9]。

先前的定性研究表明，使用物质的MSM正在接受DPS技术，愿意在现实世界中操作该技术来衡量PrEP依从性，并认为按需访问PrEP依从性数据的价值[8,10]。此外，最近的一项研究调查了全国PrEP的MSM样本，他们使用物质来了解对DPS的更广泛看法以及与PrEP依从性测量系统互动的意愿[11]。结果与先前的定性工作一致，表明使用物质与DPS相互作用的PrEP的MSM的意愿。参与者还描述了对按需访问其依从性数据的兴趣，而那些对PrEP依从性有更大担忧的人在统计学上更愿意与DPS互动。目前的调查建立在先前研究的基础上，在基于DPS的研究背景下，探索使用物质与辅助设备和系统互动并共享智能手机数据的MSM的意愿。

DPS 技术的一个优势在于它能够捕获详细的每日摄取模式。这种药物依从性行为模式可以构成试图测量摄入发生背景的系统的基础[12]。智能手机的拥有和可穿戴健康相关设备的使用越来越普遍[13]为收集和利用无源设备数据（例如，电池寿命、加速度计和全球定位系统[GPS]数据）提供了额外的机会，以识别可能表明依从性行为变化的数字特征，例如依从性。数字表型分析（即汇总大量被动智能手机和可穿戴数据的做法）已被证明可以表明精神疾病和急性骨骨折患者的心理健康和疼痛加重[14–16]，并已被用于跟踪和监测外科护理患者的健康状况变化[17]。

应用于DPS测量的PrEP依从性，数字表型分析可能有助于详细的见解，以将摄入事件置于背景中，并可能预测可能发生不依从性的情况。虽然数字表型和基于DPS的依从性数据的结合有可能在未来提供实时量身定制的依从性干预措施，但这尚未经过经验测试。尽管在使用MSM的物质中已经证明对DPS的接受，但从智能手机或可穿戴设备等辅助设备添加数据可能被视为对隐私的进一步侵犯，特别是在围绕性取向，物质使用和HIV风险的污名化加剧的人群中。这项调查旨在研究在基于 DPS 的 PrEP 依从性研究的背景下，共享数字表型数据并与辅助设备和系统交互的意愿与日常 PrEP 担忧、医疗不信任和物质使用程度之间的关联，在有物质使用的 HIV 阴性 MSM 中。

方法

研究设计

这是一项针对全国样本的一次性横断面在线抽样调查。请参阅下面的图1，了解研究设计和方法的图形表示。

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图 1. 研究设计和方法。

* 在 715 名不符合条件的人中，有 343 人因多种原因不符合资格。不合格的原因包括：未≥18岁（n = 2），非顺性别或跨性别男性（n = 79），未与顺性别或跨性别男性发生性关系（n = 37），非HIV阴性（n = 101），未服用PrEP（n = 367），最近三个月内未性活跃（n = 67）和CAGE-AID评分<2（n=562）。** 在未通过所有有效性检查的 18 名参与者中，有 1 名参与者未能通过一项以上的有效性检查。未通过所有有效性检查的原因包括：年龄和出生日期不匹配 （n = 15）、家庭邮政编码和家庭所在州不匹配 （n = 2） 以及 IP 地址未确认当前在美国的位置 （n = 2）。

https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000457.g001

参与者

父母研究的资格标准如下：（1）18岁或以上;（2） 顺性别或跨性别男男性行为者;（3）自我报告的HIV阴性;（4）目前正在服用PrEP药物;（5） 过去 3 个月内自我报告的性活跃;（6）CAGE问题（CAGE-AID）得分为2分或以上[18];（7） Grindr 社交网络应用程序的当前用户。

程序

参与者是通过与Grindr（加利福尼亚州西好莱坞）的广告合作伙伴关系招募的，Grindr是一个受欢迎的社交网站，迎合同性恋，双性恋和变性人。该研究广告通过收件箱消息发送给 1,000,000 名活跃的美国 Grindr 用户，该消息在 2022 年 1 月活跃了 24 小时。该研究广告由研究团队通过福特汉姆大学研究伦理培训学院（NIH R25DA031608）支付。该研究小组由顺性别、异性恋和性少数群体组成，他们接受过围绕技术和艾滋病毒治疗/预防的研究培训。研究小组的任何成员都没有对数字药丸系统或本手稿中描述的数字表型技术有商业利益。Grindr没有参与研究或数据分析的设计或实施。

点击研究广告的个人通过计算机辅助自我访谈 （CASI） 安全平台（Qualtrics，Provo UT）链接到资格筛选器，然后是 CAPTCHA 验证问题。向符合条件的个人提供了一份情况说明书，其中包含详细的研究信息，包括研究描述、研究联系信息以及研究目标和潜在风险的概述。在独立审查情况说明书后，参与者通过选择“我同意参与”来记录他们的知情同意。与会者可以选择下载和保存情况说明书，以备将来参考。

参与者通过计算机辅助自我访谈 （CASI） 安全平台（Qualtrics，Provo UT）完成了横断面定量评估，持续约 30-60 分钟。研究小组在调查完成后进行了几次手动有效性检查（即年龄和出生日期之间的确认匹配、美国家庭邮政编码的有效性、邮政编码和家庭州之间的匹配以及 IP 地址指示的美国境内位置）以确认是否有资格获得报酬。调查完成后，匿名调查回复将存储在安全的 Qualtrics 平台上，所有经过验证的匿名数据集均被导出、受密码保护，并存储在符合 HIPAA 标准的 Dropbox Business 文件夹中，只有研究人员才能访问。在研究开始之前，所有研究人员都接受了数据管理和质量保证协议方面的培训。

在亲本样本 （N = 157） 中，只有那些报告至少略微愿意参与基于 DPS 的研究并自我认同为顺性别男性的人被纳入子样本 （N = 131）。自我认定为跨性别者的个体被排除在子样本之外 （n = 6），因为与顺性别 MSM 相比，样本量小且在医疗系统和 HIV 风险因素方面的经历可能显着不同。芬威社区卫生机构审查委员会 （IRB） 审查并批准了所有研究程序。

措施

定量评估包括资格预筛选器、DPS 技术概述（包括 DPS 组件的图像）和解释系统功能的视频（由 PRC 录制），然后是调查问题，详情如下。

社会人口统计学

参与者报告了年龄、种族、民族、性别、性取向、教育程度、年收入和地理区域（即美国人口普查区域）。参与者还表明了他们在过去三个月中平均一周的PrEP依从性（即PrEP依从性），以及他们服用PrEP的时间（即PrEP持续时间）。

愿意参与基于DPS的研究

在观看了一系列信息丰富的图像和解释 DPS 如何工作的视频后，参与者被要求以 5 点李克特量表（1 = 完全没有，2 = 轻微，3 = 中等，4 = 非常，5 = 非常愿意）评估他们参与未来基于 DPS 的研究的意愿。那些表示至少略微愿意参与未来基于DPS的研究的人被纳入最终的子样本。

愿意在基于 DPS 的研究背景下贡献数字表型数据并与辅助系统交互

我们评估了参与者提供智能手机数据的意愿（例如，地理位置、电池电量、短信、连接到 DPS 的应用程序的使用频率）;在基于 DPS 的研究背景下进行自我采集的血液检查（手指刺破）;在使用PrEP期间，通过与DPS配对的可穿戴设备共享生物特征信息（例如生理生命体征）;并愿意接收询问物质使用、性活动、一般日常活动和位置的短信。参与者在李克特量表（1 = 完全没有，2 = 稍微，3 = 中等，4 = 非常，5 = 非常愿意）上对上述每个项目的意愿进行评分，然后将其分为两类进行分析（1 和 2 = “稍微或不愿意”;以及 3、4 和 5 = “愿意或非常愿意”）。

医疗不信任

通过基于群体的医疗不信任量表（Group-Based Medical Mistrust Scale， GBMMS）的6项改编版本来衡量研究和医疗环境中的不信任程度，该量表已被证明是评估美国成年人研究不信任的可靠且有效的指标[19]。GBMMS 由六个问题组成，使用 5 点李克特量表评分（1 = 非常不同意，5 = 非常同意）。将各项目相加以计算累积的医疗不信任评分，分数越高表示不信任越大（范围：6-25）[19]。

物质使用

作为资格筛选的一部分，受试者完成了CAGE-AID，该问题先前已被证明是可靠且有效的措施[18,20]。CAGE-AID 包括四个关于物质使用的是/否问题（即，感知到需要减少物质使用、当物质使用受到他人批评时的烦恼、对物质使用的内疚感以及早上第一件事就是使用物质）。“是”的回答得分为 1，“否”的回答得分为 0。将项目相加为总分（可能范围：0-4），总分越高表示潜在问题物质使用越大，分数≥2被认为具有临床意义。参与者根据 CAGE-AID 评分（即 2、3 和 4）分为三组。

每日PrEP担忧

参与者通过5点李克特量表（1 =完全没有，2 =轻微，3 =中度，4 =非常，5 =非常愿意）报告了他们对PrEP依从性的日常担忧程度。回答被分为两类进行分析（1 和 2 = “轻微或不担心”;3、4 和 5 = “担心或非常担心”）。

数据分析

为社会人口变量生成描述性统计。使用多变量逻辑回归模型来衡量每个结果变量之间的关联（即，愿意分享智能手机数据;在基于DPS的研究背景下自行收集血液检查;使用与DPS配对的可穿戴设备在PrEP使用期间收集生物特征信息;并接收询问物质使用的短信， 性活动、一般日常活动和地点）和感兴趣的自变量（即日常 PrEP 担忧、医疗不信任 （GBMMS） 和物质使用 （CAGE-AID））。由于医学不信任混淆了结果变量与每日PrEP担忧的预测变量之间的关联，因此使用了多变量logistic回归模型。我们还通过以下协变量评估了潜在的混杂效应：年龄、教育水平、种族/民族、PrEP依从性和PrEP持续时间。在使用卡方检验评估了对感兴趣结果和感兴趣自变量之间关联的潜在混杂效应后，我们确定上述列出的协变量不会混淆预测变量和结果变量之间的关联（p 值> 0.05）。协变量在预测变量之间均匀分布。因此，上面列出的协变量不包括在模型中。所有分析均使用SAS（9.4版）[21]完成。采用SAS代码PROC LOGISTIC进行多变量logistic回归模型。

结果

社会人口统计学和参与未来 DPS 研究的意愿

关于亲本样本（N = 157）的详细信息详见其他专题[11]。在该子样本分析中，仅报告至少愿意（1 = 完全没有，2 = 轻微，3 = 中等，4 = 非常，5 = 非常愿意）参与 DPS 相关研究并自我认定为顺性别男性的个体被包括在内（N = 131）。表示不愿意参与DPS相关研究的参与者（N = 20）与愿意参与的参与者在社会人口学特征方面没有显着差异。

子样本的平均年龄（N = 131）为36.6（SD：12）。大多数是白人（n = 100,76.3%），非西班牙裔（n = 102,77.9%），至少完成了一些大学（n = 121,92.4%），并报告年收入超过60,000美元（n = 77,58.8%）。超过一半的样本报告服用PrEP超过一年（n = 75,57.3%），绝大多数参与者自我报告在典型的一周内每周≥4剂（n = 124,94.7%）（表1）。

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表 1. 社会人口学特征 （N = 131）。

https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000457.t001

愿意通过与 DPS 配对的可穿戴设备共享生物识别信息

使用可穿戴设备收集生物特征信息的意愿与日常PrEP担忧（p = 0.046）和医疗不信任（p = 0.005）之间存在统计学上的显着关联。在调整其他预测因素后，报告担心每日PrEP依从性的参与者愿意通过与DPS配对的可穿戴设备共享生物识别数据的几率是3.7倍（95%CI：1.026,13.425）。对医学不信任程度较高的参与者不太可能愿意分享生物识别数据。医疗不信任评分每增加一个单位，在调整其他预测因子后，不愿意通过可穿戴设备共享生物识别数据的几率增加 0.8（95% CI：0.739,0.946）。在物质使用程度和共享生物特征数据的意愿之间没有发现显着关联（p = 0.387;表2）。

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表 2. 愿意在基于 DPS 的研究背景下贡献数字表型数据并与辅助系统交互 （N = 131）。

https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000457.t002

愿意分享智能手机数据

分享智能手机数据的意愿与日常PrEP担忧（p = 0.006）和医疗不信任（p <0.0001）之间存在统计学上的显着关联。与那些不太担心的参与者相比，报告担心每日PrEP依从性的参与者更有可能愿意分享智能手机数据，在调整其他预测因素后，比值比为2.811（95%CI：1.163,6.792）。此外，对医疗不信任度较高的参与者不太可能愿意分享智能手机数据。医疗不信任每增加一个单位，愿意分享智能手机数据的几率就会降低20%（OR：0.818;95%CI：0.745,0.898），在调整其他预测因子后。在物质使用程度和共享智能手机数据的意愿之间没有发现统计学上的显着关联（p = 0.603;表2）。

愿意参加自采血液检查

自我采血的意愿与医疗不信任之间存在统计学上的显着关联 （p = 0.001）。在调整其他预测因素后，对医学不信任度较高的受试者不太可能愿意自行采集血液检查，比值比为0.870（95%CI：0.800,0.947）。在物质使用程度或每日PrEP担忧与自我采集血液检查的意愿之间没有发现显着关联（分别为p = 0.483和p = 0.225;表2）。

愿意接收询问物质使用、性活动、一般日常活动和位置的短信

询问物质使用和性活动的短信。

在接收询问物质使用和性活动的短信的意愿与日常PrEP担忧（p = 0.092）或物质使用程度（p = 0.675）之间没有发现统计学上的显着关联。接收询问物质使用和性活动的短信的意愿与医疗不信任之间存在统计学上的显着关联（p <0.0001）。在调整其他预测因素后，医疗不信任评分每增加一个单位，愿意接收有关药物使用和性活动的短信的几率就会降低0.76（95%CI：0.673,0.851）（表2）。

询问一般日常活动和位置的短信。

接收询问日常活动和位置的短信的意愿与日常PrEP担忧（p = 0.003）和医疗不信任（p = 0.0002）之间存在统计学上的显着关联。在调整其他预测因素后，报告担心或非常担心每日PrEP依从性的参与者愿意接收询问日常活动和位置的短信的几率是不担心的参与者的3.7倍（95%CI：1.557,8.763）。此外，在调整其他预测因子后，医疗不信任评分每增加一个单位，愿意接收询问日常活动和位置的短信的几率就会降低17%（OR：0.844;95%CI：0.770,0.920）。在物质使用程度与接收询问日常活动和位置的短信的意愿之间没有发现显着关联（p = 0.828;表2）。

讨论

数字药丸正在发展成为一个直接衡量药物依从性的系统，包括PrEP。 使用DPS技术更好地了解PrEP依从性和不依从性的背景基础可能有助于为在关键风险时刻与PrEP依从性作斗争的个人提供支持。可穿戴设备的新兴应用和基于智能手机的数字表型数据的收集可能有助于了解可能不依从性的关键事件，而提供主动、个性化的依从性支持可能会减轻不依从性[22–25]。与物质使用者可能不太接受通过移动设备和其他系统收集个人数据的看法相反，我们子样本中的物质使用程度与PrEP上的MSM与辅助设备或基于短信的查询交互的意愿无关，以将DPS检测到的依从性数据置于上下文中。我们还发现，担心自己每天服用PrEP并更信任医疗系统的参与者报告说，他们更愿意提供S1数据，包括来自可穿戴设备的生物特征或数字表型数据，以及自我收集的血液样本，并参与短信，询问与DPS测量的PrEP依从性相关的上下文行为。这些发现通过整合其他可穿戴设备、自我收集的生物样本以及开发情境感知行为干预，为DPS技术的潜在扩展提供了重要的框架。他们还建议有机会与社区合作伙伴合作，以解决与DPS技术和其他PrEP依从性测量相关系统的医疗不信任相关的潜在问题。

总体而言，该子样本也愿意提供额外的数据来说明他们的依从性，尽管他们自我报告的物质使用程度。这表明，增加数字表型或EMA调查等策略可以为MSM中观察到的PrEP依从性增加重要的背景，并可能为在情境化的不依从性行为的背景下教授和加强依从性技能提供新的机会。鉴于MSM愿意提供基于智能手机的数据，以进一步将PrEP依从性行为置于背景中，未来的工作应侧重于智能手机数据的伦理、法律和社会影响。解决数字表型伦理中现有争议的一些潜在策略包括负责任的数据收集策略，这些策略仅收集可能需要的数据来了解围绕PrEP依从性的上下文线索，以及设计安全协议，以去识别化数据，在位置数据中产生模糊性，并充分解释收集的数据类型研究参与者。例如，应向研究参与者以及将来可能在临床护理中利用数字表型的个人披露位置数据的影响及其与 PrEP 依从性、物质使用和性活动的关系的明确解释。此外，随着PrEP启动工作继续利用远程医疗方法来增加可及性，DPS可能是一种可接受的依从性测量策略，可以整合到已经支持自行收集的生物样本的现有系统中，以评估性传播感染和定期对PrEP使用者进行HIV检测[26]。

在我们的子样本中，MSM报告了对PrEP依从性的更多日常担忧，他们更有可能愿意与有关其一般日常活动和位置的短信进行互动，这些短信可用于为未来的依从性干预提供信息。参与者越来越愿意通过辅助设备共享额外的上下文数据，这表明许多 MSM 也可能接受基于数字表型测量的更个性化的依从性干预措施。此外，在将基于 DPS 的 PrEP 依从性数据与数字表型数据的地面分析相结合的研究中，有物质使用的 MSM 可能愿意对生态瞬时评估做出反应，这些评估询问敏感和潜在的污名化性健康、位置和物质使用。这表明未来的工作可能会将基于短信的查询和自我收集的生物样本等策略整合到 DPS 生态系统中，以更好地了解 PrEP 依从性。随着DPS和数字表型等技术的采用，这项工作应该提醒研究人员和政策制定者，患有污名化疾病和物质使用的个人也可以受益并吸收这些系统。

我们还发现，对医疗系统更信任的个体报告说，作为基于DPS的PrEP依从性研究的一部分，他们更愿意提供额外的数字表型或背景数据。鉴于这些发现，一个主要的挑战在于减少建立参与者/研究人员以及最终患者/临床医生关系的障碍，随着时间的推移，这种关系可能会提高对医疗系统的整体信任。研究人员可以考虑在未来研究开始之前与社区合作伙伴或倡导团体接触，以制定将 DPS 介绍给潜在参与者的策略，并充分解决与对 DPS 技术的信任和从其他系统收集表型数据相关的问题。此类对话应仔细考虑种族、民族和现有医疗不信任水平对用户对DPS和辅助系统的看法的交集[27]。我们之前的研究表明，事实上，使用这些监测技术可能会增加个人对PrEP依从性的责任感，并通过提供有关PrEP摄入的客观数据以及它们发生的背景来改善与医疗服务提供者的关系，以提供长期初级保健和性健康服务[10]。

这项调查应推动数字健康工具的持续发展，包括通过各种策略（包括可摄取传感器）测量的药物依从性做出反应的行为干预。重要的是，未来的研究应继续包括物质使用障碍患者，因为他们有感染艾滋病毒和其他合并症的风险。研究还应考虑护理团队的作用，包括医生、社会工作者、药剂师、护士和护理协调员，在管理和响应一套数字表型和可摄取的传感器数据方面。实施挑战将包括确定应接收上下文感知数据的护理团队成员。将临床药剂师整合到依从性咨询以及 DPS（过度封装和技术教学）维护（过度封装和技术教学）的现有护理模式可以作为实施这些系统的潜在途径。将药剂师集成到 DPS 基础设施中还可以在以患者为中心的医疗之家的临床环境中提供实施途径。

数字表型分析还可以深入了解物质使用的 MSM 如何遇到依从性挑战。然后，这些见解可能会转化为其他人群（例如，跨性别者）和疾病状态（例如，心力衰竭或糖尿病药物依从性）。在患有污名化疾病（如性取向或风险因素（包括药物使用）的个体中，可能存在社会愿望，即在研究的背景下对自我报告的数据产生偏见。依赖于本地智能手机传感器的数字表型分析的未来发展可能会为关键行为提供更客观的视角，这些行为可以成为经验干预的目标，以降低风险、加强依从性（在 PrEP 的情况下）并改善与护理的联系。未来的工作可能包括观察性研究，以进一步表征可能与物质使用或其合并症相关的数字表型，将数字表型整合到可摄取传感器等依从性技术中，以及开发预测算法的研究，这些算法在适当的时候提出干预措施，以促进与用户的互动。

这项研究有几个局限性。首先，我们的样本量是从MSM中流行的社交网站在线招募的。由于选择这种招聘策略是为了识别可以访问互联网、可能拥有智能手机以及与社交媒体平台互动的个人，因此这种方法可能错过了对 DPS 技术和辅助系统具有不同观点的关键人群。可以访问互联网且最有可能使用智能手机的参与者可能具有更高水平的数字素养，这可能会影响他们提供表型数据和参与辅助设备和系统的意愿。其次，大多数参与者被认定为白人男男性行为者。对PrEP的看法、对医疗系统的信任以及对数字健康技术的体验可能因种族和民族而异;因此，本研究得出的结论可能无法推广到非白人MSM[27]。研究结果的普遍性也仅限于从事物质使用的男男性行为者社区。第三，更关心其PrEP依从性并更愿意分享表型数据的个体可能更有兴趣参与关注这些问题的研究，这可能会引入抽样偏倚。最后，本研究涉及对潜在 DPS 用户的一次性定量评估;参与者没有使用 DPS 的直接经验，而是在完成定量评估之前观看了描述其功能和架构的视频。根据 DPS 的生活经验，对为基于 DPS 的 PrEP 依从性措施提供额外数据的辅助设备的看法和态度可能会有所不同。

结论

DPS 为研究人员、临床医生和患者提供了一个独特的机会，可以更好地了解 PrEP 在发生背景下的依从性和不依从性。使用物质的 MSM 可能接受 DPS 技术，愿意提供数字表型数据，并愿意与辅助系统互动，以便在研究环境中将 PrEP 依从性模式置于情境中。虽然物质使用不会影响 MSM 接受该子样本中的这些系统的意愿，但对医疗系统的信任度增加和对每日 PrEP 依从性的担忧增加增加了参与者报告愿意与数字表型、可穿戴设备、自我收集的生物采样和短信查询进行交互的可能性，以将依从性置于上下文中。

支持信息

带有 Codebook 的数据集。

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2 PTID1001 25 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 白 加州 5 - 一些研究生工作（无度 4 - $18,000 至 $23 7-12个月 7 0 - 不在 5 1 1 5 1 5 2 1 1 1 2 3 4 2 10

3 PTID1002 29 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 白 新泽西州 4 - 大专学历 7 - $60,000 或 月 1年以上 6 0 - 不在 5 5 3 5 4 5 3 1 1 1 1 1 2 4 9

4 PTID1003 39 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 是的 阿梅里 威斯康星州 4 - 大专学历 6 - $30,000 至 $59 1-6个月 7 1 - slighlty 5 5 5 4 5 5 2 1 1 1 1 1 5 1 6

5 PTID1004 33 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 亚裔 加州 3 - 一些大学（没有学位） 5 - $24,000 至 $29 1年以上 7 2 - 中等 2 2 2 2 1 2 2 3 3 2 3 3 4 2 16

6 PTID1005 38 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 是的 白 加州 3 - 一些大学（没有学位） 3 - $12,000 至 $17 1年以上 5 2 - 中等 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 3 3 3 3 15

7 PTID1006 36 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 是的 其他 加州 4 - 大专学历 6 - $30,000 至 $59 1年以上 6 3 - 非常粘稠 5 5 5 5 5 5 2 1 1 1 1 1 4 2 7

8 PTID1008 34 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 白 伊利诺伊州 3 - 一些大学（没有学位） 6 - $30,000 至 $59 1年以上 6 2 - 中等 3 1 3 3 4 3 4 3 3 4 3 3 3 3 19

9 PTID1009 31 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 白 加州 3 - 一些大学（没有学位） 5 - $24,000 至 $29 7-12个月 6 1 - slighlty 4 4 4 2 2 3 4 3 2 4 4 2 1 5 20

10 PTID1010 41 顺性别男性 是的 两性的 不 白 伊利诺伊州 6 - 研究生/专业学位 5 - $24,000 至 $29 1年以上 7 0 - 不在 4 4 4 5 4 4 3 1 1 1 2 3 4 2 10

11 PTID1011 30 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 是的 白 加州 3 - 一些大学（没有学位） 1 - 少于 $6,0 7-12个月 7 3 - 非常粘稠 4 3 3 4 3 4 4 3 3 3 3 3 3 3 18

12 PTID1012 24 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 白 加州 4 - 大专学历 1 - 少于 $6,0 1年以上 7 2 - 中等 3 4 3 3 4 3 2 2 3 2 2 2 3 3 14

13 PTID1013 31 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 黑 明尼苏达州 3 - 一些大学（没有学位） 6 - $30,000 至 $59 1年以上 7 1 - slighlty 5 5 5 5 5 5 4 2 1 1 2 1 3 3 10

14 PTID1014 25 顺性别男性 是的 两性的 不 阿梅里 加州 3 - 一些大学（没有学位） 3 - $12,000 至 $17 1年以上 4 2 - 中等 3 4 4 4 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 19

15 PTID1015 24 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 是的 其他 纽约 4 - 大专学历 7 - $60,000 或 月 少于 1 个月 2 1 - slighlty 5 4 4 5 5 5 2 1 1 1 2 2 4 2 9

16 PTID1016 46 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 更多 弗吉尼亚州 6 - 研究生/专业学位 7 - $60,000 或 月 1年以上 7 1 - slighlty 4 4 4 5 3 3 3 1 1 1 1 1 5 1 6

17 PTID1017 47 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 是的 更多 加州 3 - 一些大学（没有学位） 5 - $24,000 至 $29 1年以上 7 2 - 中等 5 5 5 5 5 5 2 1 1 1 1 1 4 2 7

18 PTID1019 39 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 白 内华达州 6 - 研究生/专业学位 6 - $30,000 至 $59 1年以上 7 3 - 非常粘稠 5 5 3 4 5 5 2 3 2 2 2 4 3 3 16

19 PTID1020 41 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 白 威斯康星州 3 - 一些大学（没有学位） 5 - $24,000 至 $29 1年以上 7 1 - slighlty 3 1 1 3 2 1 4 3 3 2 1 1 2 4 14

20 PTID1022 44 顺性别男性 是的 两性的 是的 白 得克萨斯州 3 - 一些大学（没有学位） 1 - 少于 $6,0 1-6个月 4 2 - 中等 4 1 2 4 4 4 3 5 4 4 2 4 3 3 22

21 PTID1023 33 顺性别男性 是的 两性的 不 更多 华盛顿 3 - 一些大学（没有学位） 4 - $18,000 至 $23 1年以上 6 2 - 中等 4 2 1 5 3 3 4 4 4 4 4 4 4 2 22

22 PTID1024 39 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 白 佛罗里达州 4 - 大专学历 7 - $60,000 或 月 7-12个月 7 0 - 不在 3 3 2 1 2 2 3 3 5 5 4 4 2 4 25

23 PTID1025 37 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 白 佛罗里达州 4 - 大专学历 7 - $60,000 或 月 1年以上 7 3 - 非常粘稠 2 1 2 2 3 3 4 1 1 1 5 5 1 5 18

24 PTID1026 39 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 白 加州 6 - 研究生/专业学位 7 - $60,000 或 月 1年以上 6 1 - slighlty 2 2 2 2 1 2 4 2 2 2 3 2 2 4 15

25 PTID1027 31 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 更多 得克萨斯州 4 - 大专学历 7 - $60,000 或 月 1年以上 6 0 - 不在 3 3 2 5 5 5 4 1 1 1 1 1 3 3 8

26 PTID1028 20 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 是的 白 得克萨斯州 2 - 高 schoool 或 GED 4 - $18,000 至 $23 1-6个月 4 1 - slighlty 5 5 5 5 5 5 3 2 2 2 3 3 3 3 15

27 PTID1029 40 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 白 宾夕法尼亚州 5 - 一些研究生工作（无度 7 - $60,000 或 月 1年以上 6 1 - slighlty 1 4 3 1 1 1 2 3 3 3 3 3 3 3 18

28 PTID1031 67 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 白 麻萨诸塞州 6 - 研究生/专业学位 7 - $60,000 或 月 1年以上 6 3 - 非常粘稠 3 4 4 4 4 4 3 2 2 2 2 2 3 3 13

29 PTID1033 52 顺性别男性 是的 两性的 不 白 新泽西州 4 - 大专学历 7 - $60,000 或 月 少于 1 个月 7 0 - 不在 3 2 2 2 3 1 2 3 4 4 4 3 4 2 20

30 PTID1034 51 顺性别男性 是的 两性的 不 白 明尼苏达州 4 - 大专学历 7 - $60,000 或 月 1年以上 7 0 - 不在 4 3 4 5 4 4 2 1 1 1 1 1 5 1 6

31 PTID1035 50 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 白 佛罗里达州 3 - 一些大学（没有学位） 2 - $6,000 至 $11， 1年以上 7 4 - 极端 5 5 5 5 5 5 2 1 1 1 1 1 5 1 6

32 PTID1037 41 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 白 格鲁吉亚 6 - 研究生/专业学位 7 - $60,000 或 月 1年以上 7 0 - 不在 4 4 4 2 4 3 4 1 1 1 1 1 2 4 9

33 PTID1038 41 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 是的 白 得克萨斯州 6 - 研究生/专业学位 7 - $60,000 或 月 1年以上 7 3 - 非常粘稠 3 2 2 3 3 2 2 1 1 1 1 1 5 1 6

34 PTID1039 38 跨性别男性（女变男） 是的 其他（请注明）： 不 白 纽约 6 - 研究生/专业学位 3 - $12,000 至 $17 1年以上 5 1 - slighlty 5 4 2 2 5 5 3 1 1 4 3 4 3 3 16

35 PTID1040 31 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 更多 得克萨斯州 3 - 一些大学（没有学位） 1 - 少于 $6,0 1年以上 5 2 - 中等 4 5 3 4 3 2 4 2 2 1 5 4 4 2 16

36 PTID1041 40 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 是的 更多 夏威夷 3 - 一些大学（没有学位） 1 - 少于 $6,0 1-6个月 7 3 - 非常粘稠 5 5 5 5 5 5 3 1 1 1 1 1 3 3 8

37 PTID1042 32 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 更多 俄亥俄州 6 - 研究生/专业学位 7 - $60,000 或 月 1年以上 7 4 - 极端 3 2 2 4 2 5 3 3 3 3 3 3 3 3 18

38 PTID1043 28 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 是的 其他 佛罗里达州 3 - 一些大学（没有学位） 2 - $6,000 至 $11， 1年以上 7 3 - 非常粘稠 3 2 2 3 2 2 3 3 3 3 4 4 3 3 20

39 PTID1044 27 顺性别男性 是的 两性的 不 白 俄勒冈州 5 - 一些研究生工作（无度 6 - $30,000 至 $59 1年以上 5 3 - 非常粘稠 4 4 4 3 4 4 3 2 2 2 3 3 3 3 15

40 PTID1045 59 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 白 纽约 6 - 研究生/专业学位 7 - $60,000 或 月 1年以上 7 1 - slighlty 4 4 4 4 4 2 2 1 1 1 1 1 5 1 6

41 PTID1046 30 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 白 得克萨斯州 6 - 研究生/专业学位 7 - $60,000 或 月 1年以上 7 2 - 中等 1 2 1 1 3 1 3 2 2 2 4 4 3 3 17

42 PTID1047 37 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 白 麻萨诸塞州 6 - 研究生/专业学位 7 - $60,000 或 月 1年以上 7 0 - 不在 3 4 2 4 2 5 2 1 1 1 1 1 2 4 9

43 PTID1048 29 跨性别男性（女变男） 是的 同性恋或“同性恋” 不 白 宾夕法尼亚州 2 - 高 schoool 或 GED 6 - $30,000 至 $59 1年以上 7 2 - 中等 4 4 3 4 3 3 3 2 2 2 2 2 2 4 14

44 PTID1049 67 顺性别男性 是的 两性的 不 白 田纳西州 6 - 研究生/专业学位 7 - $60,000 或 月 1-6个月 7 2 - 中等 3 4 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 5 1 6

45 PTID1050 46 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 白 纽约 6 - 研究生/专业学位 7 - $60,000 或 月 1年以上 7 4 - 极端 4 4 2 4 3 3 4 3 3 3 2 2 3 3 16

46 PTID1051 30 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 是的 白 纽约 6 - 研究生/专业学位 7 - $60,000 或 月 少于 1 个月 7 2 - 中等 4 3 3 3 3 4 3 1 1 1 2 2 3 3 10

47 PTID1052 43 跨性别男性（女变男） 是的 同性恋或“同性恋” 不 黑 加州 6 - 研究生/专业学位 6 - $30,000 至 $59 7-12个月 3 2 - 中等 3 1 3 5 3 3 2 3 3 3 3 4 2 4 20

48 PTID1053 28 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 白 明尼苏达州 6 - 研究生/专业学位 7 - $60,000 或 月 1年以上 7 3 - 非常粘稠 4 4 3 1 3 2 4 2 3 4 3 2 1 5 19

49 PTID1054 30 顺性别男性 是的 两性的 不 白 密西西比州 4 - 大专学历 7 - $60,000 或 月 1年以上 6 4 - 极端 4 2 1 1 3 2 2 2 1 1 3 3 2 4 14

50 PTID1055 19 顺性别男性 是的 同性恋或“同性恋” 不 白 怀俄明州 2 - 高 schoool 或 GED 6 - $30,000 至 $59 7-12个月 7 3 - 非常粘稠 5 5 5 3 5 5 2 1 1 1 1 1 2 4 9

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S1 数据。 带有 Codebook 的数据集。

https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000457.s001

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