Evaluating novel engagement mechanisms, yields and acceptability of tuberculosis screening at retail pharmacies in Ho Chi Minh City, Viet Nam
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacies represent a key health system entry point for people with TB in Viet Nam, but high fragmentation hinders their broader engagement. Professional networking apps may be able to facilitate pharmacy engagement for systematic TB screening and referral. Between September and December 2019, we piloted the use of a social networking app, SwipeRx, to recruit pharmacists for a TB referral scheme across four districts of Ho Chi Minh City, Viet Nam. We measured chest X-ray (CXR) referrals and TB detection yields at participating pharmacies and fielded 100 acceptability surveys, divided into pharmacists who did and did not make a CXR referral. We then fitted mixed-effect odds proportional models to explore acceptability factors that were associated with making a CXR referral. 1,816 push notifications were sent to pharmacists via the SwipeRx app and 78 indicated their interest in participating; however, only one was within the pilot's intervention area. Additional in-person outreach resulted in the recruitment of 146 pharmacists, with 54 (37.0%) making at least one CXR referral. A total of 182 pharmacy customers were referred, resulting in a total of 64 (35.2%) CXR screens and seven people being diagnosed with TB. Compared to pharmacists who did not make any CXR referrals, pharmacists making at least one CXR referral understood the pilot's objectives more clearly (aOR = 2.6, 95% CI: 1.2-5.8) and they believed that TB screening increased customer trust (aOR = 2.7, 95% CI: 1.2-5.8), benefited their business (aOR = 2.8, 95% CI: 1.3-6.2) and constituted a competitive advantage (aOR = 4.4, 95% CI: 1.9-9.9). They were also more confident in using mHealth apps (aOR = 3.1, 95 CI%: 1.4-6.8). Pharmacies can play an important role in early and increased TB case finding. It is critical to highlight the value proposition of TB referral schemes to their business during recruitment. Digital networking platforms, such as SwipeRx, can facilitate referrals for TB screening by pharmacists, but their ability to identify and recruit pharmacists requires optimization, particularly when targeting specific segments of a nation-wide digital network.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».