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Enregistrement W3113013077 · doi:10.1186/s13012-020-01067-y

Impact of a tuberculosis treatment adherence intervention versus usual care on treatment completion rates: results of a pragmatic cluster randomized controlled trial

2020· article· en· W3113013077 sur OpenAlexafffund
Lisa M. Puchalski Ritchie, Monique van Lettow, Austine Makwakwa, Ester C. Kip, Sharon E. Straus, Harry Kawonga, Jemila S. Hamid, Gerald Lebovic, Kevin E. Thorpe, Merrick Zwarenstein, Michael J. Schull, Adrienne K. Chan, Alexandra Martiniuk, Vanessa van Schoor

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of OttawaInstitute for Work & HealthPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity Health NetworkWestern UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialCluster randomised controlled trialIntervention (counseling)Family medicineHealth services researchHealth administrationHealth carePublic healthPhysical therapyNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With the global shortage of skilled health workers estimated at 7.2 million, outpatient tuberculosis (TB) care is commonly task-shifted to lay health workers (LHWs) in many low- and middle-income countries where the shortages are greatest. While shown to improve access to care and some health outcomes including TB treatment outcomes, lack of training and supervision limit the effectiveness of LHW programs. Our objective was to refine and evaluate an intervention designed to address common causes of non-adherence to TB treatment and LHW knowledge and skills training needs. METHODS: We employed a pragmatic cluster randomized controlled trial. Participants included 103 health centres (HCs) providing TB care in four districts in Malawi, randomized 1:1 stratified by district and HC funding (Ministry of Health, non-Ministry funded). At intervention HCs, a TB treatment adherence intervention was implemented using educational outreach, a point-of-care reminder tool, and a peer support network. Clusters in the control arm provided usual care. The primary outcome was the proportion of patients with successful TB treatment (i.e., cure or treatment completion). We used a generalized linear mixed model, with district as a fixed effect and HC as a random effect, to compare proportions of patients with treatment success, among the trial arms, with adjustment for baseline differences. RESULTS: We randomized 51 HCs to the intervention group and 52 HCs to the control group. Four intervention and six control HCs accrued no eligible patients, and 371 of 1169 patients had missing outcome, HC, or demographic data, which left 74 HCs and 798 patients for analysis. Randomization group was not related to missing outcome, however, district, age, and TB type were significantly related and included in the primary analysis model. Among the 1153 patients with HC and demographic data, 297/605 (49%) and 348/548 (64%) in the intervention and control arms, respectively, had treatment success. The intervention had no significant effect on treatment success (adjusted odds ratio 1.35 [95% confidence interval 0.93-1.98]). CONCLUSION: We found no significant effect of the intervention on TB treatment outcomes with high variability in implementation quality, highlighting important challenges to both scale-up and sustainability. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02533089 . Registered August 20, 2015.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,382 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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