Community health worker based interventions in secondary prevention of CVD in India (SPREAD): methods and baseline results
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: India has a high burden of cardiovascular diseases (CVD). Secondary prevention is sub-optimal, with several barriers to medication adherence and lifestyle changes. Community Health Workers (CHWs) work in infectious diseases, but not in CVD in low and middle-income countries. We aimed to test if CHWs could improve medication adherence at one year after an acute coronary syndrome. Methods: A multicentre randomized controlled trial at 14 sites. Consenting patients were randomized to CHW based care or standard care. The CHWs had 10th or 12th grade education and received training for 3 months. The tools developed in local languages include: (a) visual tool for adherence (a calendar to record drugs taken daily and lifestyle advice) and (b) patients' diary with details on heart disease, contact numbers and drug information. The CHW met patients at discharge, at 1, 3, 5, 7, 9, and 12 months. The CHW assessed patients' clinical status, medication adherence and lifestyle changes. CHWs elicited barriers and offered strategies related to medication adherence, tobacco, diet, physical activity and alcohol. Medication use was recorded as a percentage of drugs taken in the preceding month. With 800 patients, the trial has 90% power to detect a 10% improvement in adherence to medication (primary outcome) at one year. We will compare mean adherence using Student's t test and time to first discontinuation using Cox regression. Results: Over 11 months, we randomized 806 patients and follow up is ongoing. Participant's mean age is 56.4 (± 11.31), 82.8% are males, 66.0% are poor or low middle and 24.3% are from a rural area. At baseline, 35.2% used tobacco, 51.2% ate unhealthy food, 70.5% had little or no physical exercise and 19.2% used alcohol regularly. Known CVD risk factors were, hypertension 43.4%, diabetes 31.9%, and dislipidemia 6.6%. Before hospitalization, of the 429 (53.2%) who were prescribed CVD drugs, 29.8% missed them > once a week and 14.5% discontinued on their own. The diagnoses were: unstable angina 28.5%, NSTEMI 17.7% and STEMI 53.7%. Among STEMI patients 50.0% were thrombolysed and overall 58.9% had a coronary intervention. Drugs at discharge include anti-platelet (97.2%), ACE inhibitor or angiotensin receptor blocker (69.6%), beta blocker (69.0%) and lipid lowering (94.8%). Conclusions: This is the first trial evaluating CHWs in secondary prevention of CVD in India. We developed different tools to improve adherence, and trained a new cadre of health workers in CVD. The results and experience gained will help in implementing new strategies to contain CVD in similar settings.
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».