Investigating community ownership of a text message programme to improve adherence to antiretroviral therapy and provider-client communication: a mixed methods research protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Mobile phone ownership and use are growing fastest in sub-Saharan Africa, and there is evidence that mobile phone text messages can be used successfully to significantly improve adherence to antiretroviral therapy and reduce treatment interruptions. However, the effects of many mobile health interventions are often reduced by human resource shortages within health facilities. Also, research projects generating evidence for health interventions in developing countries are most often conducted using external funding sources, with limited sustainability and adoption by local governments following completion of the projects. Strong community participation driven by active outreach programmes and mobilisation of community resources are the key to successful adoption and long-term sustainability of effective interventions. Our aim was to develop a framework for community ownership of a text messaging programme to improve adherence to antiretroviral therapy; improve communication between patients and doctors and act as a reminder for appointments. METHODS AND ANALYSIS: We will use the exploratory sequential mixed methods approach. The first qualitative phase will entail focus group discussions with people living with HIV at the Yaoundé Central Hospital in Yaoundé, Cameroon (6-10 participants/group). The second quantitative phase will involve a cross-sectional survey (n=402). In this study, binary logistic regression techniques will be used to determine the factors associated with community readiness and acceptability of ownership. Data from both phases will be merged. ETHICS AND DISSEMINATION: This study has been approved by the Yaoundé Central Hospital Institutional Review Board. The results of this paper will be disseminated as peer-reviewed publications at conferences and as part of a doctoral thesis.
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 | 0,117 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,006 |
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 ».