Alternative community-led intervention to improve uptake of cataract surgery services in rural Tanzania—The Dodoma Community Cataract Acceptance Trial (DoCCAT): a protocol for intervention co-designing and implementation in a cluster-randomized controlled trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Age-related lens opacification (cataract) remains the leading cause of visual impairment and blindness worldwide. In low- and middle-income countries, utilization of cataract surgical services is often limited despite community-based outreach programmes. Community-led research, whereby researchers and community members collaboratively co-design intervention is an approach that ensures the interventions are locally relevant and that their implementation is feasible and socially accepted in the targeted contexts. Community-led interventions have the potential to increase cataract surgery uptake if done appropriately. In this study, once the intervention is co-designed it will be implemented through a cluster-randomized controlled trial (cRCT) with ward as a unit of randomization. This study will utilise both the qualitative methods for co-designing the intervention and the quantitative methods for effective assessment of the developed community-led intervention through a cRCT in 80 rural wards of Dodoma region, Tanzania (40 Intervention). The 'intervention package' will be developed through participatory community meetings and ongoing evaluation and modification of the intervention based on its impact on service utilization. Leask's four stages of intervention co-creation will guide the development within Rifkin's CHOICE framework. The primary outcomes are two: the number of patients attending eye disease screening camps, and the number of patients accepting cataract surgery. NVivo version 12 will be used for qualitative data analysis and Stata version 12 for quantitative data. Independent and paired t-tests will be performed to make comparisons between and within groups. P-values less than 0.05 will be considered statistically significant.
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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 | 0,023 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle