Opportunities for Mobile App–Based Adherence Support for Children With Tuberculosis in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis is the number one infectious cause of death globally. Young children, generally those younger than 5 years, are at the highest risk of progressing from tuberculosis infection to tuberculosis disease and of developing the most severe forms of tuberculosis. Most current tuberculosis drug formulations have poor acceptability among children and require consistent adherence for prolonged periods of time. These challenges complicate children's adherence to treatment and caregivers' daily administration of the drugs. Rapid developments in mobile technologies and apps present opportunities for using widely available technology to support national tuberculosis programs and patient treatment adherence. Pilot studies have demonstrated that mobile apps are a feasible and acceptable means of enhancing children's treatment adherence for other chronic conditions. Despite this, no mobile apps that aim to promote adherence to tuberculosis treatment have been developed for children. In this paper, we draw on our experiences carrying out research in clinical pediatric tuberculosis studies in South Africa. We present hypothetical scenarios of children's adherence to tuberculosis medication to suggest priorities for behavioral and educational strategies that a mobile app could incorporate to address some of the adherence support gaps faced by children diagnosed with tuberculosis. We argue that a mobile app has the potential to lessen some of the negative experiences that children associate with taking tuberculosis treatment and to facilitate a more positive treatment adherence experience for children and their caregivers.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».