Digital adherence technologies for the treatment of tuberculosis: landscape and research priorities
Notice bibliographique
Résumé
Poor medication adherence may increase rates of loss to follow-up, disease relapse, and drug resistance for individuals with active tuberculosis (TB). While TB programs have historically used direct observation of therapy (DOT) to address adherence, concerns have been raised about the patient burden, ethical limitations, effectiveness in improving treatment outcomes, and long-term feasibility of DOT for health systems. Digital adherence technologies (DATs)—which include feature phone- and smartphone-based technologies, digital pillboxes, and ingestible sensors—may facilitate more patient-centric approaches for monitoring adherence, though available data are limited. Depending on the specific technology, DATs may help to remind patients to take their medications, facilitate digital observation of pill-taking, compile dosing histories, and triage patients based on their level of adherence, which can facilitate provision of individualized care by TB programs to patients with varied levels of risk. Research is needed to understand whether DATs are acceptable to patients and healthcare providers, accurate for measuring adherence, effective in improving treatment outcomes, and impactful in improving health system efficiency. In this article, we describe the landscape of DATs that are being used in research or clinical practice by TB programs and highlight priorities for research.
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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 | 0,015 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 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 ».