Mobile phone text messages for improving adherence to antiretroviral therapy (ART): an individual patient data meta-analysis of randomised trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Our objectives were to analyse the effects of text messaging versus usual care in improving adherence to antiretroviral therapy (ART) in people living with HIV using individual patient data meta-analysis. Adjusted, sensitivity and subgroup analyses were conducted. SETTING: 3 randomised controlled trials conducted between 2010 and 2012 in rural and urban centres in Cameroon and Kenya (two studies) were used. PARTICIPANTS: A total of 1166 participants were included in this analysis (Cameroon=200; Kenya=428 and 538). PRIMARY AND SECONDARY OUTCOMES: The primary outcome was adherence to ART >95%. The secondary outcomes were mortality, losses to follow-up, transfers and withdrawals. RESULTS: Text messaging improved adherence to ART (OR 1.38; 95% CIs 1.08 to 1.78; p=0.012), even after adjustment for baseline covariates (OR 1.46; 95% CI 1.13 to 1.88; p=0.004). Primary education (compared with no formal education) was associated with a greater intervention effect on adherence (OR 1.65; 95% CI 1.10 to 2.48; p=0.016) and also showed a significant subgroup effect (p=0.039). In sensitivity analysis, our findings were robust to a modified threshold of adherence, multiple imputation for missing data and aggregate level data pooling, but not to fixed-effects meta-analyses using generalised estimation equations. There was a significant subgroup effect for long weekly (p=0.037), short weekly text messages (p=0.014) and interactive messaging (p=0.010). Text messaging did not significantly affect any of the secondary outcomes. CONCLUSIONS: Text messaging has a significant effect on adherence to ART, and this effect is influenced by level of education, gender, timing (weekly vs daily) and interactivity. We recommend the use of interactive weekly text messaging to improve adherence to ART, which is most effective in those with at least a primary level of education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 tête enseignante, 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 ».