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Enregistrement W2787238207 · doi:10.1016/s2468-2667(17)30239-6

Effect of an interactive text-messaging service on patient retention during the first year of HIV care in Kenya (WelTel Retain): an open-label, randomised parallel-group study

2018· article· en· W2787238207 sur OpenAlexafffundabout
Mia L. van der Kop, Samuel Muhula, Patrick I Nagide, Lehana Thabane, Lawrence Gelmon, Patricia Opondo Awiti, Bonface Abunah, Lennie Bazira Kyomuhangi, Matthew Budd, Carlo A. Marra, Anik R. Patel, Sarah Karanja, David Ojakaa, Edward J. Mills, Anna Mia Ekström, Richard Lester

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Public Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of ManitobaMcMaster UniversityImpactUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineAttendanceShort Message ServiceIntervention (counseling)PsychosocialFamily medicineRandomized controlled trialPhonePediatricsNursingPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Retention of patients in HIV care is crucial to ensure timely treatment initiation, viral suppression, and to avert AIDS-related deaths. We did a randomised trial to determine whether a text-messaging intervention improved retention during the first year of HIV care. METHODS: This unmasked, randomised parallel-group study was done at two clinics in informal settlements in Nairobi, Kenya. Eligible participants were aged 18 years or older, HIV-positive, had their own mobile phone or access to one, and were able to use simple text messaging (or have somebody who could text message on their behalf). Participants were randomly assigned (1:1), with random block sizes of 2, 4, and 6, to the intervention or control group. Participants in the intervention group received a weekly text message from the automated WelTel service for 1 year and were asked to respond within 48 h. Participants in the control group did not receive text messages. Participants in both groups received usual care, which comprised psychosocial support and counselling; patient education; CD4 cell count; treatment; screening for tuberculosis, opportunistic infections, and sexually transmitted infections; prevention of mother-to-child transmission and family planning services; and up to two telephone calls for missed appointments. The primary outcome was retention in care at 12 months (ie, clinic attendance 10-14 months after the first visit). Participants who did not attend this 12-month appointment were traced, and we considered as retained those who were confirmed to be active in care elsewhere. The data analyst and clinic staff were masked to the group assignment, whereas participants and research nurses were not. We analysed the intention-to-treat population. This trial is registered with ClinicalTrials.gov, number NCT01630304. FINDINGS: Between April 4, 2013, and June 4, 2015, we screened 1068 individuals, of whom 700 were recruited. 349 people were allocated to the intervention group and 351 to the control group. Participants were followed up for a median of 55 weeks (IQR 51-60). At 12 months, 277 (79%) of 349 participants in the intervention group were retained, compared with 285 (81%) of 351 participants in the control group (risk ratio 0·98, 95% CI 0·91-1·05; p=0·54). There was one mild adverse event related to the intervention, a domestic dispute that occurred when a participant's partner became suspicious of the weekly messages and follow-up calls. INTERPRETATION: This weekly text-messaging service did not improve retention of people in early HIV care. The intervention might have a modest role in improving self-perceived health-related quality of life in individuals in HIV care in similar settings. FUNDING: National Institutes of Health and Canadian Institutes of Health Research Canadian HIV Trials Network.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,361 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations78
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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