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Enregistrement W3136167749 · doi:10.1186/s40249-021-00818-3

Effect of using electronic medication monitors on tuberculosis treatment outcomes in China: a longitudinal ecological study

2021· article· en· W3136167749 sur OpenAlexaboutno aff
Ni Wang, Lei Guo, Hemant Deepak Shewade, Pruthu Thekkur, Hui Zhang, Yanli Yuan, Xiaomeng Wang, Xiaolin Wang, Miaomiao Sun, Fei Huang, Yanlin Zhao

Notice bibliographique

RevueInfectious Diseases of Poverty · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJawaharlal Institute Of Postgraduate Medical Education and ResearchAll-India Institute of Medical SciencesInternational Union Against Tuberculosis and Lung DiseasePostgraduate Institute of Medical Education and Research, ChandigarhWorld Health OrganizationIndian Council of Medical ResearchBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineConfidence intervalConfoundingEcological studyDemographyRandom effects modelTuberculosisQuarter (Canadian coin)PopulationEnvironmental healthInternal medicineGeographyMeta-analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In China, an indigenously developed electronic medication monitor (EMM) was designed and used in 138 counties from three provinces. Previous studies showed positive results on accuracy, effectiveness, acceptability, and feasibility, but also found some ineffective implementations. In this paper, we assessed the effect of implementation of EMMs on treatment outcomes. METHODS: The longitudinal ecological method was used at the county level with aggregate secondary programmatic data. All the notified TB cases in 138 counties were involved in this study from April 2017 to June 2019, and rifampicin-resistant cases were excluded. We fitted a multilevel model to assess the relative change in the quarterly treatment success rate with increasing quarterly EMM coverage rate, in which a mixed effects maximum likelihood regression using random intercept model was applied, by adjusting for seasonal trends, population size, sociodemographic and clinical characteristics, and clustering within counties. RESULTS: Among all 69 678 notified TB cases, the treatment success rate was slightly increased from 93.5% [95% confidence interval (CI): 93.0-94.0] in second quarter of 2018 to 94.9% (95% CI: 94.4-95.4) in second quarter of 2019 after implementing EMMs. There was a statistically significant effect between quarterly EMM coverage and treatment success rate after adjusting for potential confounders (P = 0.0036), increasing 10% of EMM coverage rate will lead to 0.2% treatment success rate augment. Besides, an increase of 10% of elderly or bacteriologically confirmed TB will lead to a decrease of 0.4% and 0.9% of the treatment success rate. CONCLUSIONS: Under programmatic settings, we found a statistically significant effect between increasing coverage of EMM and treatment success rate at the county level. More prospective studies are needed to confirm the effect of using EMM on TB treatment outcomes. We suggest performing operational research on EMMs that provides real-time data under programmatic conditions in the future.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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