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Enregistrement W4382752395 · doi:10.1371/journal.pdig.0000138

Implementation, feasibility, and acceptability of 99DOTS-based supervision of treatment for drug-susceptible TB in Uganda

2023· article· en· W4382752395 sur OpenAlexfundno aff
Noah Kiwanuka, Alex Kityamuwesi, Rebecca Crowder, Kevin Guzman, Christopher A. Berger, Maureen Lamunu, Catherine Namale, Lynn Kunihira Tinka, Agnes Sanyu Nakate, Joseph Ggita, Patricia Turimumahoro, Diana Babirye, Denis Oyuku, Devika Patel, Amanda Sammann, Stavia Turyahabwe, David W. Dowdy, Achilles Katamba, Adithya Cattamanchi

Notice bibliographique

RevuePLOS Digital Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFogarty International CenterUniversity of California, San FranciscoGovernment of CanadaBill and Melinda Gates FoundationUnited States Agency for International Development
Mots-clésMedicineTuberculosisFamily medicinePhoneRandomized controlled trialCross-sectional studyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

99DOTS is a low-cost digital adherence technology that allows people with tuberculosis (TB) to self-report treatment adherence. There are limited data on its implementation, feasibility, and acceptability from sub-Saharan Africa. We conducted a longitudinal analysis and cross-sectional surveys nested within a stepped-wedge randomized trial at 18 health facilities in Uganda between December 2018 and January 2020. The longitudinal analysis assessed implementation of key components of a 99DOTS-based intervention, including self-reporting of TB medication adherence via toll-free phone calls, automated text message reminders and support actions by health workers monitoring adherence data. Cross-sectional surveys administered to a subset of people with TB and health workers assessed 99DOTS feasibility and acceptability. Composite scores for capability, opportunity, and motivation to use 99DOTS were estimated as mean Likert scale responses. Among 462 people with pulmonary TB enrolled on 99DOTS, median adherence was 58.4% (inter-quartile range [IQR] 38.7-75.6) as confirmed by self-reporting dosing via phone calls and 99.4% (IQR 96.4-100) when also including doses confirmed by health workers. Phone call-confirmed adherence declined over the treatment period and was lower among people with HIV (median 50.6% vs. 63.7%, p<0.001). People with TB received SMS dosing reminders on 90.5% of treatment days. Health worker support actions were documented for 261/409 (63.8%) people with TB who missed >3 consecutive doses. Surveys were completed by 83 people with TB and 22 health workers. Composite scores for capability, opportunity, and motivation were high; among people with TB, composite scores did not differ by gender or HIV status. Barriers to using 99DOTS included technical issues (phone access, charging, and network connection) and concerns regarding disclosure. 99DOTS was feasible to implement and highly acceptable to people with TB and their health workers. National TB Programs should offer 99DOTS as an option for TB treatment supervision.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,353 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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