Improving Linkage to HIV Care Through Mobile Phone Apps: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In HIV treatment program, gaps in the "cascade of care" where patients are lost between diagnosis, laboratory evaluation, treatment initiation, and retention in HIV care, is a well-described challenge. Growing access to internet-enabled mobile phones has led to an interest in using the technology to improve patient engagement with health care. OBJECTIVE: The objectives of this trial were: (1) to assess whether a mobile phone-enabled app could provide HIV patients with laboratory test results, (2) to better understand the implementation of such an intervention, and (3) to determine app effectiveness in improving linkage to HIV care after diagnosis. METHODS: We developed and tested an app through a randomized controlled trial carried out in several primary health care facilities in Johannesburg. Newly diagnosed HIV-positive patients were screened, recruited, and randomized into the trial as they were giving a blood sample for initial CD4 staging. Trial eligibility included ownership of a phone compatible with the app and access to the internet. Trial participants were followed for a minimum of eight months to determine linkage to HIV care indicated by an HIV-related laboratory test result. RESULTS: The trial outcome results are being prepared for publication, but here we describe the significant operational and technological lessons provided by the implementation. Android was identified as the most suitable operating system for the app, due to Android functionality and communication characteristics. Android also had the most significant market share of all smartphone operating systems in South Africa. The app was successfully developed with laboratory results sent to personal smartphones. However, given the trial requirements and the app itself, only 10% of screened HIV patients successfully enrolled. We report on issues such as patient eligibility, app testing in a dynamic phone market, software installation and compatibility, safe identification of patients, linkage of laboratory results to patients lacking unique identifiers, and present lessons and potential solutions. CONCLUSIONS: The implementation challenges and lessons of this trial may assist future similar mHealth interventions to avoid some of the pitfalls. Ensuring sufficient expertise and understanding of the programmatic needs by the software developer, as well as in the implementation team, with adequate and rapid piloting within the target groups, could have led to better trial recruitment. However, the majority of screened patients were interested in the study, and the app was installed successfully in patients with suitable smartphones, suggesting that this may be a way to engage patients with their health care data in future. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02756949; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02756949 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6z1GTJCNW).
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Essai randomisé | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Essai randomisé | medium |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».