The ENRICH study to evaluate the effectiveness of a combination intervention package to improve isoniazid preventive therapy initiation, adherence and completion among people living with HIV in Ethiopia: Rationale and design of a mixed methods cluster randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Isoniazid preventive therapy (IPT) prevents tuberculosis among HIV-positive individuals, however implementation is suboptimal. Implementation science studies are needed to identify interventions to address this evidence-to-program gap. OBJECTIVE: The ENRICH Study is a mixed methods cluster randomized trial aimed at evaluating the effectiveness and acceptability of a combination intervention package (CIP) to improve IPT implementation in Ethiopia. DESIGN: Ten health centers were randomized to receive the CIP or standard of care. The CIP includes: nurse training and mentorship using a clinical algorithm, tool to identify IPT-eligible family members, and data review at multidisciplinary team meetings; patient transport reimbursement; and adherence support using peer educators and interactive voice response messages. Routine data were abstracted for all newly-enrolled IPT-eligible HIV-positive patients; anticipated sample size was 1400 individuals. A measurement cohort of patients initiating IPT was recruited; target enrollment was 500 individuals, to be followed for the duration of IPT (6-9 months). Inclusion criteria were: HIV-positive; initiated IPT; age ≥18; Amharic-, Oromiffa-, Harari-, or Somali-speaking; and capable of informed consent. Three groups were recruited from CIP health centers for in-depth interviews: IPT initiators; IPT non-initiators; and health care providers. Primary outcomes are: IPT initiation; and IPT completion. Secondary outcomes include: retention; adherence; change in CD4+ count; adverse events; and acceptability. Follow-up is complete. DISCUSSION: The ENRICH Study evaluates a CIP targeting barriers to IPT implementation. If the CIP is found effective and acceptable, this study has the potential to inform TB prevention strategies for HIV patients in resource-limited countries in sub-Saharan Africa.
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 | 0,026 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,006 | 0,001 |
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 ».