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Enregistrement W4382937632 · doi:10.1186/s12889-023-16181-x

Effectiveness of a community-based intervention (Konga model) to address factors contributing to low viral load suppression among children living with HIV in Tanzania: a preliminary, cluster, randomized clinical trial report

2023· article· en· W4382937632 sur OpenAlexaff
Kihulya Mageda, Khamis Kulemba, Edwin Kilimba, Leornard K. Katalambula, Ntuli Kapologwe, Pammla Petrucka

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangeViral loadBiostatisticsRandomized controlled trialCluster randomised controlled trialPsychosocialCluster (spacecraft)PediatricsEpidemiologyImmunologyInternal medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite effective antiretroviral therapy (ART) coverage in other groups living with human immunodeficiency virus (HIV) in Tanzania, virologic suppression among HIV-positive children receiving ART remains unacceptably low. This study evaluated the effectiveness of a community-based intervention (Konga model) in addressing the factor contributing to low viral load suppression among children living with HIV in the Simiyu region, Tanzania. METHODS: This study used a parallel cluster randomized trial. The cluster was only eligible if the health facility provided HIV care and treatment. All eligible resident children aged 2‒14 years who attended the cluster with a viral load > 1,000 cells/mm were enrolled. The intervention included three distinct activities: adherence counseling, psychosocial support, and co-morbidity screening such as tuberculosis. The evaluation was based on patient-centered viral load outcomes measured at baseline and 6 months later. Using a pre- and post-test design, we compared the means of participants in the intervention and control groups. We performed an analysis of covariance. The effect of a Konga was calculated using omega-squared. We used F-tests, with their corresponding p-values, as measures of improvement. RESULTS: We randomly assigned 45 clusters to the treatment (15) and control (30) groups. We enrolled 82 children with amedian age of 8.8 years(interquartile range(IQR);5.5-11.2), and a baseline median viral load of 13,150 cells/mm (interquartile range (IQR);3600-59,200). After the study, both children in each group had good adherence, with children in the treatment group scoring slightly higher than those in the control group, 40 (97.56%) versus 31(75%61), respectively. At the end of the study, the difference in viral load suppression between the two groups was significant. The median viral load suppression at the end of the study was 50 cells/mm [IQR, (20-125)]. After adjusting for the viral load before the intervention, the effect size of the Konga intervention explained 4% (95% confidence interval [0%, 14.1%]) of the viral load variation at the end of the intervention. CONCLUSION: The Konga model demonstrated significant positive effects that improved viral load suppression. We recommend implementing the Konga model trial in other regions to improve the consistency of results.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,348 · 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'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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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