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Enregistrement W3157487954 · doi:10.1371/journal.pmed.1003628

Digital adherence technology for tuberculosis treatment supervision: A stepped-wedge cluster-randomized trial in Uganda

2021· article· en· W3157487954 sur OpenAlexfundno aff
Adithya Cattamanchi, Rebecca Crowder, Alex Kityamuwesi, Noah Kiwanuka, Maureen Lamunu, Catherine Namale, Lynn Kunihira Tinka, Agnes Sanyu Nakate, Joseph Ggita, Patricia Turimumahoro, Diana Babirye, Denis Oyuku, Christopher A. Berger, Austin Tucker, Devika Patel, Amanda Sammann, Stavia Turyahabwe, David W. Dowdy, Achilles Katamba

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaBill and Melinda Gates FoundationUnited States Agency for International Development
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialTuberculosisOdds ratioClinical trialCulture conversionDirectly Observed TherapyCluster randomised controlled trialOddsIntention-to-treat analysisPediatricsInternal medicineLogistic regressionSputum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adherence to and completion of tuberculosis (TB) treatment remain problematic in many high-burden countries. 99DOTS is a low-cost digital adherence technology that could increase TB treatment completion. METHODS AND FINDINGS: We conducted a pragmatic stepped-wedge cluster-randomized trial including all adults treated for drug-susceptible pulmonary TB at 18 health facilities across Uganda over 8 months (1 December 2018-31 July 2019). Facilities were randomized to switch from routine (control period) to 99DOTS-based (intervention period) TB treatment supervision in consecutive months. Patients were allocated to the control or intervention period based on which facility they attended and their treatment start date. Health facility staff and patients were not blinded to the intervention. The primary outcome was TB treatment completion. Due to the pragmatic nature of the trial, the primary analysis was done according to intention-to-treat (ITT) and per protocol (PP) principles. This trial is registered with the Pan African Clinical Trials Registry (PACTR201808609844917). Of 1,913 eligible patients at the 18 health facilities (1,022 and 891 during the control and intervention periods, respectively), 38.0% were women, mean (SD) age was 39.4 (14.4) years, 46.8% were HIV-infected, and most (91.4%) had newly diagnosed TB. In total, 463 (52.0%) patients were enrolled on 99DOTS during the intervention period. In the ITT analysis, the odds of treatment success were similar in the intervention and control periods (adjusted odds ratio [aOR] 1.04, 95% CI 0.68-1.58, p = 0.87). The odds of treatment success did not increase in the intervention period for either men (aOR 1.24, 95% CI 0.73-2.10) or women (aOR 0.67, 95% CI 0.35-1.29), or for either patients with HIV infection (aOR 1.51, 95% CI 0.81-2.85) or without HIV infection (aOR 0.78, 95% CI 0.46-1.32). In the PP analysis, the 99DOTS-based intervention increased the odds of treatment success (aOR 2.89, 95% CI 1.57-5.33, p = 0.001). The odds of completing the intensive phase of treatment and the odds of not being lost to follow-up were similarly improved in PP but not ITT analyses. Study limitations include the likelihood of selection bias in the PP analysis, inability to verify medication dosing in either arm, and incomplete implementation of some components of the intervention. CONCLUSIONS: 99DOTS-based treatment supervision did not improve treatment outcomes in the overall study population. However, similar treatment outcomes were achieved during the control and intervention periods, and those patients enrolled on 99DOTS achieved high treatment completion. 99DOTS-based treatment supervision could be a viable alternative to directly observed therapy for a substantial proportion of patients with TB. TRIAL REGISTRATION: Pan-African Clinical Trials Registry (PACTR201808609844917).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,300 · 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.

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

Citations86
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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