Use of peers to improve adherence to antiretroviral therapy: a global network meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: It is unclear whether using peers can improve adherence to antiretroviral therapy (ART). To construct the World Health Organization's global guidance on adherence interventions, we conducted a systematic review and network meta-analysis to determine the effectiveness of using peers for achieving adequate adherence and viral suppression. METHODS: We searched for randomized clinical trials of peer-based interventions to promote adherence to ART in HIV populations. We searched six electronic databases from inception to July 2015 and major conference abstracts within the last three years. We examined the outcomes of adherence and viral suppression among trials done worldwide and those specific to low- and middle-income countries (LMIC) using pairwise and network meta-analyses. RESULTS AND DISCUSSION: Twenty-two trials met the inclusion criteria. We found similar results between pairwise and network meta-analyses, and between the global and LMIC settings. Peer supporter+Telephone was superior in improving adherence than standard-of-care in both the global network (odds-ratio [OR]=4.79, 95% credible intervals [CrI]: 1.02, 23.57) and the LMIC settings (OR=4.83, 95% CrI: 1.88, 13.55). Peer support alone, however, did not lead to improvement in ART adherence in both settings. For viral suppression, we found no difference of effects among interventions due to limited trials. CONCLUSIONS: Our analysis showed that peer support leads to modest improvement in adherence. These modest effects may be due to the fact that in many settings, particularly in LMICs, programmes already include peer supporters, adherence clubs and family disclosures for treatment support. Rather than introducing new interventions, a focus on improving the quality in the delivery of existing services may be a more practical and effective way to improve adherence to ART.
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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 | 0,029 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».