Mobile phone text messages for improving adherence to antiretroviral therapy (ART): a protocol for an individual patient data meta-analysis of randomised trials
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Mobile phone text messaging is emerging as an important tool in the care of people living with HIV; however, reports diverge on its efficacy in improving adherence to antiretroviral therapy (ART), and little is known about which patient groups may benefit most from phone-based adherence interventions. We will conduct an individual patient data meta-analysis to investigate the overall and subgroup effects of text messaging in three recently published text-messaging randomised controlled trials. METHODS AND ANALYSIS: Data from two Kenyan and one Cameroonian trial will be verified, reformatted and merged. We will determine pooled effect sizes for text messaging versus standard care for improving adherence to ART using individual patient random-effects meta-analysis. We will test for the interaction effects of age, gender, level of education and duration on ART. Sensitivity analyses will be conducted with regard to thresholds for adherence, methods of handling missing data and fixed-effects meta-analysis. Only anonymised data will be collected from the individual studies. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval was obtained for the individual studies. The results of this paper will be disseminated as peer-reviewed publications, at conferences and as part of a doctoral thesis. This individual patient data meta-analysis may provide important insights into the effects of text messaging on ART adherence in different subpopulations, with important implications for programme implementation involving such interventions and future research.
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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 | 0,096 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,009 |
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 ».