Protocol for a Randomized Controlled Trial Evaluating Mobile Text Messaging to Promote Retention and Adherence to Antiretroviral Therapy for People Living With HIV in Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Retention in care and adherence to antiretroviral therapy (ART) among people living with human immunodeficiency virus (PLHIV) is a critical challenge in many African countries including Burkina Faso. Delivering text messaging (short message service, SMS) interventions through mobile phones may help facilitate health service delivery and improve patient health. Despite this potential, no evaluations have been delivered for national scale settings to demonstrate the impact of mobile health (mHealth) for PLHIV. OBJECTIVES: This study aims to test the impact of SMS text messaging reminders for PLHIV in Burkina Faso, who are under ART. The evaluation identifies whether patients who receive SMS text messages are more likely to (1) retain in care (measured as a dichotomous variable), (2) adhere to antiretroviral regimens (measured as the number of doses missed in the past 7 days), and (3) experience slower disease progression (measured with T-lymphocytes cells). The second objective is to assess its effects on the frequency of health center visits, physical and psychosocial health, nutrition and whether the type of message (text vs image) and frequency (weekly vs semiweekly) have differential impacts including the possibility of message fatigue over time. METHODS: This 24-month, wide-scale intervention implements a randomized controlled trial (RCT) to evaluate the impact of four variants of a mHealth intervention versus a control group. Our sample comprises adult patients (>15 years of age) undergoing antiretroviral therapy with access to mobile phone services. Multivariate regression analysis will be used to analyze the effect of the intervention on the study population. Data collection is done at baseline and three follow-up waves 6, 12, and 24 months after the intervention starts. RESULTS: The targeted 3800 patients were recruited between February 2015 and May 2015. But political uncertainty delayed the launch of the intervention until October 2015. Data analysis has not yet started. The first follow-up data collection started in April 2016. To the best of our knowledge, this is the first research that explores the effects of mobile message reminders using a wide-spread sample across an entire nation over a 2-year horizon, especially in a Francophone African country. CONCLUSIONS: We hypothesize that the interventions have a positive impact on retention in care and adherence to ART schemes and that a more sluggish disease progression will be observed in the short run. However, these benefits may fade out in the long run. The study expects to advance the research on how long mHealth interventions remain effective and when fatigue sets in the context of wide-scale interventions. This information will be useful in designing future wide-scale mHealth interventions in developing countries.
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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 | 0,038 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,126 | 0,018 |
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 ».