A mixed methods evaluation of a differentiated care model piloted for TB care in south India
Notice bibliographique
Résumé
Background: India's National TB Elimination Program emphasizes patient-centered care to improve TB treatment outcomes. We describe the lessons learned from the implementation of a differentiated care model for TB care among individuals diagnosed with active TB. Design and methods: Used mixed methods to pilot the Differentiated Care Model. Community health workers (CHWs) conducted a risk and needs assessment among individuals who were recently began TB treatment. Individuals identified with specific factors that are associated with poor treatment adherence were provided education, counseling, and linked to treatment and support services. Examined changes in TB treatment outcomes between the two cohorts of individuals on TB treatment before and after the intervention. We used qualitative research methods to explore the experiences of patients, family members, and front-line TB workers with the implementation of the DCM pilot. Results: The CHWs were adept at the identification of individuals with risks to non-adherence. However, only a few provided differentiated care, as envisioned. There was no significant change in the TB treatment outcomes between the two cohorts of patients examined. CHWs' ability to provide differentiated care on a scale was limited by the short duration of implementation, their inadequate skills to manage co-morbidities, and the suboptimal support at the field level. Conclusions: It is feasible for a cadre of well-trained front-line workers, mentored and supported by counselors and doctors, to provide differentiated care to those at risk for unfavorable TB treatment outcomes. However, differentiated care must be implemented on a scale for a duration that allows a change from the conventional practice of front-line workers, in order to influence the outcomes of population-level TB treatment.
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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 | 0,065 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».