Qualitative Evaluation of a Text Messaging Intervention to Support Patients With Active Tuberculosis: Implementation Considerations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tuberculosis (TB) remains a major global public health problem and mobile health (mHealth) interventions have been identified as a modality to improve TB outcomes. TextTB, an interactive text-based intervention to promote adherence with TB medication, was pilot-tested in Argentina with results supporting the implementation of trials at a larger scale. OBJECTIVE: The objective of this research was to understand issues encountered during pilot-testing in order to inform future implementation in a larger-scale trial. METHODS: A descriptive, observational qualitative design guided by a sociotechnical framework was used. The setting was a clinic within a public pulmonary-specialized hospital in Argentina. Data were collected through workflow observation over 115 days, text messages (n=2286), review of the study log, and stakeholder input. Emerging issues were categorized as organizational, human, technical, or sociotechnical considerations. RESULTS: Issues related to the intervention included workflow issues (eg, human, training, security), technical challenges (eg, data errors, platform shortcomings), and message delivery issues (eg, unintentional sending of multiple messages, auto-confirmation problems). System/contextual issues included variable mobile network coverage, electrical and Internet outages, and medication shortages. CONCLUSIONS: Intervention challenges were largely manageable during pilot-testing, but need to be addressed systematically before proceeding with a larger-scale trial. Potential solutions are outlined. Findings may help others considering implementing an mHealth intervention to anticipate and mitigate certain challenges. Although some of the issues may be context dependent, other issues such as electrical/Internet outages and limited resources are not unique issues to our setting. Release of new software versions did not result in solutions for certain issues, as specific features used were removed. Therefore, other software options will need to be considered before expanding into a larger-scale endeavor. Improved automation of some features will be necessary, however, a goal will be to retain the intervention capability to be interactive, user friendly, and patient focused. Continued collaboration with stakeholders will be required to conduct further research and to understand how such an mHealth intervention can be effectively integrated into larger health systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,051 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».