MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2561537025 · doi:10.1186/s12887-021-02660-w

Efficacy of Mobile phone use on adherence to Nevirapine prophylaxis and retention in care among the HIV-exposed infants in prevention of mother to child transmission of HIV: a randomized controlled trial

2021· article· en· W2561537025 sur OpenAlexaff
Lilian Kebaya, Dalton Wamalwa, Nyambura Kariuki, Bashir Admani, Philip Ayieko, Ruth Nduati

Notice bibliographique

RevueBMC Pediatrics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesAstraZeneca
Mots-clésMedicineNevirapineRandomized controlled trialHuman immunodeficiency virus (HIV)PediatricsFamily medicineAntiretroviral therapyInternal medicineViral load

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: HIV is a major contributor to infant mortality. A significant gap remains between the uptake of infant and maternal antiretroviral regimens and only a minority of HIV-exposed infants receives prophylaxis and safe infant feeding. Losses to follow-up of HIV-exposed infants are associated with shortcomings of facility-based PMTCT models with weak community support of linkages. Use of mobile phones offers an opportunity for improving care and promoting retention assessed by timely attendance of scheduled appointments for the mother-baby pairs and achievement of an HIV-free generation. The objective of this study was to compare self-reported adherence to infant Nevirapine (NVP) prophylaxis and retention in care assessed by timely attendance of scheduled appointments over 10 weeks in HIV exposed infants randomized to 2-weekly mobile phone calls (intervention) versus no phone calls (control). METHODS: In this open label randomized controlled study, one hundred and fifty HIV infected women drawn from 3 health facilities in Western Kenya and their infants were randomly assigned to receive either phone-based reminders on PMTCT messages or standard health care messages (no calls) within 24 h of delivery. Women in the intervention arm continued to receive fortnightly phone calls. At 6- and 10-weeks following randomization we collected data on infant adherence to Nevirapine, mode of infant feeding, early HIV testing and retention in care in both study arms. All analyses were intention to treat. RESULTS: At 6 weeks follow-up, 90.7% (n = 68) of participants receiving phone calls reported adherence to infant NVP prophylaxis, compared with 72% (n = 54) of participants in the control group (p = 0.005). Participants in the intervention arm were also significantly more likely to remain in care than participants in the control group [78.7% (n = 59) vs. 58.7% (n = 44), p = 0.009 at 6 weeks and 69.3% (n = 52) vs. 37.3% (n = 28), p < 0.001 at 10 weeks]. CONCLUSIONS: These results suggest that phone calls are potentially an important tool to improve adherence to infant NVP prophylaxis and retention in care for HIV-exposed infants. TRIAL REGISTRATION: PACTR202007654729602. Registered 6 June 2018 - Retrospectively registered, https://pactr.samrc.ac.za/TrialDisplay.aspx?TrialID=3449.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC PediatricsMême sujetMobile Health and mHealth ApplicationsTravaux en français237 207