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Enregistrement W4396564425 · doi:10.2196/54117

Digital Adherence Technologies and Differentiated Care for Tuberculosis Treatment and Their Acceptability Among Persons With Tuberculosis, Health Care Workers, and Key Informants in the Philippines: Qualitative Interview Study

2024· article· en· W4396564425 sur OpenAlexvenueno aff
Chung Lam Leung, Jason Alacapa, Bianca Gonçalves Tasca, Andre Villanueva, Saniata Masulit, Marvin Louie Ignacio, Kathleen Nicole Uy, Christopher Pell, Kristian van Kalmthout, Rachel Powers, Katherine Fielding, Degu Jerene

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintQualitative researchTuberculosisHealth careKey (lock)MedicineFamily medicineNursingPsychologySociologyEconomic growthComputer scienceWorld Wide WebComputer securityPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital adherence technologies (DATs) are being studied to determine their potential to support tuberculosis (TB) treatment and address the shortcomings of directly observed therapy. Previous research has shown inconclusive results on whether DATs can enhance medication adherence among persons with TB. OBJECTIVE: This study aims to understand the acceptability of DATs, namely, medication labels and smart pillboxes, among persons with TB, health care workers (HCWs), and key informants (KIs) in the Philippines. The objective is to gain valuable insights that can inform the design and implementation of DATs in the Southeast Asian region, which meet the needs and preferences of end users. METHODS: Persons with TB, HCWs, and KIs were recruited from intervention facilities to participate in in-depth interviews conducted between March 2022 and January 2023. These interviews were transcribed and translated into English. A thematic analysis was carried out using NVivo software (Lumivero) to identify and analyze themes. Themes were then structured within a modified social-ecological model. RESULTS: A total of 25 persons with drug-sensitive TB and 20 HCWs or KIs were interviewed. Both groups emphasized that users' technology literacy level, financial conditions, and motivation to be cured determined how they interacted with the DAT. They also acknowledged that DATs helped foster their relationship with HCWs and enabled efficient treatment support. Concerning technology, persons with TB found DATs easy to use and able to reduce clinic visits. HCWs mentioned that DATs added to their workload but also allowed them to support users who missed doses. However, both groups experienced technical challenges with DATs. Regarding program implementation, users appreciated the clear explanations and demonstrations provided by HCWs. Yet, some users reported inconsistencies between DAT settings and the information provided. HCWs stressed the importance of comprehensive training and sufficient resources for effective program implementation in the future. At the community level, both groups noted that DATs and program design protected users' privacy and reduced the risk of stigma. Finally, users and HCWs shared various contextual factors that influenced their experience with DAT, including infrastructure challenges and the impact of the COVID-19 pandemic. CONCLUSIONS: In the Philippines, persons with TB and HCWs showed a high level of acceptance and satisfaction with the impact of DAT and program design. They expressed a desire for the continuation of DATs. The challenges encountered underscore the need for ongoing technological development to minimize malfunctions, enhance the capacity of health facilities, and improve infrastructure. DATs have demonstrated their ability to strengthen user-HCW relationships and protect users from stigmatization. Additional efforts are required to scale up the DAT program in the Philippines.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,370 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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