Use of Smartphone-Based Video Directly Observed Therapy (vDOT) in Tuberculosis Care: Single-Arm, Prospective Feasibility Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: India accounts for nearly one-quarter of the global tuberculosis (TB) burden. Directly observed treatment (DOT) through in-person observation is recommended in India, although implementation has been heterogeneous due largely to resource limitations. Video DOT (vDOT) is a novel, smartphone-based approach that allows for remote treatment monitoring through patient-recorded videos. Prior studies in high-income, low disease burden settings, such as the United States, have shown vDOT to be feasible, although little is known about the role it may play in resource-limited, high-burden settings. OBJECTIVE: The goal of the research was to assess the feasibility and acceptability of vDOT for adherence monitoring within a resource-limited, high TB burden setting of India. METHODS: We conducted a prospective, single-arm, pilot implementation of vDOT in Pune, India. Outcome measures included adherence (proportion of prescribed doses observed by video) and verifiable fraction (proportion of prescribed doses observed by video or verbally confirmed with the patient following an incomplete/unverifiable video submission). vDOT acceptability among patients was assessed using a posttreatment survey. RESULTS: A total of 25 patients enrolled. The median number of weeks on vDOT was 13 (interquartile range [IQR] 11-16). Median adherence was 74% (IQR 62%-84%), and median verifiable fraction was 86% (IQR 74%-98%). More than 90% of patients reported recording and uploading videos without difficulty. CONCLUSIONS: We have demonstrated that vDOT may be a feasible and acceptable approach to TB treatment monitoring in India. Our work expands the evidence base around vDOT by being one of the first efforts to evaluate vDOT within a resource-limited, high TB burden setting. To our knowledge, this is the first reported use of vDOT in India.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle