Implementation outcomes of tuberculosis digital adherence technologies: a scoping review using the RE-AIM framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Globally, tuberculosis (TB) remains one of the leading infectious causes of death, with 1.3 million deaths. Digital adherence technologies (DATs) have the potential to provide person-centred care and improve outcomes. Using the RE-AIM framework, we conducted a scoping review of DAT implementations for TB treatment. Methods We searched eight databases for papers published between January 2000 and April 2023, using keywords for ‘tuberculosis’ and ‘digital adherence technology’. Articles meeting prespecified inclusion criteria and containing data on RE-AIM domains were included (PROSPERO-CRD42022326968). We defined ‘reach’ as comprising cellphone ownership and engagement by people with TB (PWTB) with DATs, ‘adoption’ as engagement by healthcare providers with DAT programs, ‘implementation’ as the fidelity of the DAT program implemented, and ‘maintenance’ as longer-term uptake of DATs. Results Of 10,313 records, 105 contributed to the synthesis. DATs included SMS, phone, 99DOTS, video-supported therapy and pillboxes. For ‘reach’, across various settings, cellphone access varied from 50-100% and 2-31% of PWTB were excluded from accessing DATs due to technology challenges. 36-100% of PWTB agreed to use a DAT. The weighted mean of DAT engagement over dose-days was 81% for SMS, 85% for phone, 61% for 99DOTS, 87% for pillbox and 82% for VST. Concerning ‘implementation’, the fidelity of DAT implementations was affected by technological issues such as cellphone coverage, DAT malfunction and provider-facing issues; including failure to initiate intensified patient management following low DAT engagement. Findings related to RE-AIM dimensions of ‘adoption’ and ‘maintenance’ were limited. Conclusion Our findings suggest that the ‘reach’ of DATs may be limited by a cascade of barriers, including limitations in cellphone accessibility and suboptimal sustained DAT engagement by PWTB. Video and pillbox DATs have higher levels of engagement. Implementation challenges included technological and provider-facing issues. Improving implementation outcomes may be important for TB DATs to achieve broader public health impact.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,077 | 0,207 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».