Usability of simplified audiometry and electrocardiogram during treatment of drug-resistant tuberculosis in Mozambique: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2021, there were approximately 450,000 cases of drug-resistant tuberculosis (DR-TB) worldwide. The treatment of DR-TB historically included expensive and toxic injectable drugs leading to adverse effects including ototoxicity and Electrocardiogram (ECG) abnormalities. This study described the perspectives of healthcare providers and people with DR-TB on the usability of simplified audiometry and ECG for monitoring treatment adverse effects. METHODS: A qualitative study was conducted in December 2019 across four provinces in Mozambique, namely Maputo, Gaza, Zambézia, and Nampula. Sixteen outpatient primary care health facilities equipped with simplified Audiometry and/or ECG devices (specifically, SHOEBOX Audiometer® and/or SmartHeart Pro ECG®) installed for at least 6 months before the study initiation were selected. The data was collected using in-depth interviews (IDI) and Focus Group Discussions (FGD) techniques. Interviews were audio-recorded, transcribed verbatim in Portuguese, coded, and analyzed using Nvivo 12 software®. We generated two themes and fit our results into a conceptual framework consisting of three domains in the implementation of technological innovations in health. RESULTS: A total of 16 healthcare providers and 91 people undergoing treatment for DR-TB were enrolled in the study. Most people with DR-TB had experienced audiometry testing and demonstrated a good understanding of the assessments. Conversely, while most healthcare providers demonstrated robust knowledge of the importance of both audiometry and ECG assessments, they were not confident in managing ECG devices and interpreting the results. CONCLUSIONS: While healthcare providers demonstrated a consolidated understanding of the importance of audiometry, the limited number of devices and lack of training were constraints, impeding optimal usage and service delivery.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».