The performance of digital technologies for measuring tuberculosis medication adherence: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Digital adherence technologies (DATs), such as phone-based technologies and digital pillboxes, can provide more person-centric approaches to support tuberculosis (TB) treatment. However, there are varying estimates of their performance for measuring medication adherence. METHODS: We conducted a systematic review (PROSPERO-CRD42022313526), which identified relevant published literature and preprints from January 2000 to April 2023 in five databases. Studies reporting quantitative data on the performance of DATs for measuring TB medication adherence against a reference standard, with at least 20 participants, were included. Study characteristics and performance outcomes (eg, sensitivity, specificity and predictive values) were extracted. Sensitivity was the proportion correctly classified as adherent by the DAT, among persons deemed adherent by a reference standard. Specificity was the proportion correctly classified as non-adherent by the DAT, among those deemed non-adherent by a reference standard. RESULTS: Of 5692 studies identified by our systematic search, 13 met inclusion criteria. These studies investigated medication sleeves with phone calls (branded as '99DOTS'; N=4), digital pillboxes N=5), ingestible sensors (N=2), artificial intelligence-based video-observed therapy (N=1) and multifunctional mobile applications (N=1). All but one involved persons with TB disease. For medication sleeves with phone calls, compared with urine testing, reported sensitivity and specificity were 70%-94% and 0%-61%, respectively. For digital pillboxes, compared with pill counts, reported sensitivity and specificity were 25%-99% and 69%-100%, respectively. For ingestible sensors, the sensitivity of dose detection was ≥95% compared with direct observation. Participant selection was the most frequent potential source of bias. CONCLUSION: The limited number of studies available suggests suboptimal and variable performance of DATs for dose monitoring, with significant evidence gaps, notably in real-world programmatic settings. Future research should aim to improve understanding of the relationships of specific technologies, settings and user engagement with DAT performance and should measure and report performance in a more standardised manner.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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; 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 ».