What makes community health worker models for tuberculosis active case finding work? A cross-sectional study of TB REACH projects to identify success factors for increasing case notifications
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the field of tuberculosis (TB), Community Healthcare Workers (CHWs) have been engaged for advocacy, case detection, and patient support in a wide range of settings. Estimates predict large-scale shortfalls of healthcare workers in low- and middle-income settings by 2030 and strategies are needed to optimize the health workforce to achieve universal availability and accessibility of healthcare. In 2018, the World Health Organization (WHO) published guidelines on best practices for CHW engagement, and identified remaining knowledge gaps. Stop TB Partnership's TB REACH initiative has supported interventions using CHWs to deliver TB care in over 30 countries, and utilized the same primary indicator to measure project impact at the population-level for all TB active case finding projects, which makes the results comparable across multiple settings. This study compiled 10 years of implementation data from the initiative's grantee network to begin to address key knowledge gaps in CHW networks. METHODS: We conducted a cross-sectional study analyzing the TB REACH data repository (n = 123) and primary survey responses (n = 50) of project implementers. We designed a survey based on WHO guidelines to understand projects' practices on CHW recruitment, training, activities, supervision, compensation, and sustainability. We segmented projects by TB notification impact and fitted linear random-effect regression models to identify practices associated with higher changes in notifications. RESULTS: Most projects employed CHWs for advocacy alongside case finding and holding activities. Model characteristics associated with higher project impact included incorporating e-learning in training and having the prospect of CHWs continuing their responsibilities at the close of a project. Factors that trended towards being associated with higher impact were community-based training, differentiated contracts, and non-monetary incentives. CONCLUSION: In line with WHO guidelines, our findings emphasize that successful implementation approaches provide CHWs with comprehensive training, continuous supervision, fair compensation, and are integrated within the existing primary healthcare system. However, we encountered a great degree of heterogeneity in CHW engagement models, resulting in few practices clearly associated with higher notifications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».