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Enregistrement W4403720123 · doi:10.1371/journal.pgph.0003347

Evaluating the implementation of weekly rifapentine-isoniazid (3HP) for tuberculosis prevention among people living with HIV in Uganda: A qualitative evaluation of the 3HP Options Trial

2024· article· en· W4403720123 sur OpenAlexfundno aff
Allan Musinguzi, Joan Ritar Kasidi, Jillian L. Kadota, Fred Welishe, Anne Nakitende, Lydia Akello, Jane Nakimuli, Lynn T. Kunihira, Bishop Opira, Yeonsoo Baik, Devika Patel, Amanda Sammann, Christopher A. Berger, Hélène E. Aschmann, Payam Nahid, Robert Belknap, Moses R. Kamya, Margaret A. Handley, Patrick Phillips, Noah Kiwanuka, Achilles Katamba, David W. Dowdy, Adithya Cattamanchi, Fred C. Semitala, Anne Katahoire

Notice bibliographique

RevuePLOS Global Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthInternational Development Research Centre
Mots-clésMedicineRifapentineThematic analysisDosingFamily medicineQualitative researchTuberculosisLatent tuberculosisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three months of isoniazid-rifapentine (3HP) is being scaled up for tuberculosis (TB) preventive treatment (TPT) among people living with HIV (PLHIV) in high-burden settings. More evidence is needed to identify factors influencing successful 3HP delivery. We conducted a qualitative assessment of 3HP delivery nested within the 3HP Options Trial, which compared three optimized strategies for delivering 3HP: facilitated directly observed therapy (DOT), facilitated self-administered therapy (SAT), and patient choice between facilitated DOT and facilitated SAT at the Mulago HIV/AIDS clinic in Kampala, Uganda. We conducted 72 in-depth interviews among PLHIV purposively selected to investigate factors influencing 3HP acceptance and completion. We conducted ten key informant interviews with healthcare providers (HCPs) involved in 3HP delivery to identify facilitators and barriers at the clinic level. We used post-trial 3HP delivery data to assess sustainability. We used thematic analysis (inductive and deductive) to align the emergent themes with the RE-AIM framework dimensions to report implementation outcomes. Understanding the need for TPT, once-weekly dosing, shorter duration, and perceived 3HP safety enhanced acceptance overall. Treatment monitoring by HCPs and reduced risk of HIV status disclosure enabled DOT acceptance. Dosing autonomy enabled SAT acceptance. Switching between DOT and SAT as needed enabled acceptance of patient choice. Dosing reminders, reimbursement for clinical visits, and social support enabled 3HP completion; pill burden, side effects, and COVID-19-related treatment restrictions hindered completion. All HCPs were trained and participated in 3HP delivery with high fidelity. Training, care integration, prior TPT experience with daily isoniazid, and few 3HP-related serious adverse events enabled adoption, whereas initial concerns about 3HP safety among HCPs, and COVID-19 treatment disruptions delayed 3HP adoption. Refresher training and collaboration among HCPs enabled implementation whereas limited diagnostic facilities for adverse events at the clinic hindered implementation. SAT was modified post-trial; DOT was discontinued due to inadequate ongoing financial support beyond the study period. Facilitated delivery strategies made 3HP treatment convenient for PLHIV and were feasible and implemented with high fidelity by HCPs. However, the costs of 3HP facilitation may limit wider scale-up. Trial registration: ClinicalTrials.gov (NCT03934931); Registered 2nd May 2019; https://clinicaltrials.gov/study/NCT03934931?id = NCT03934931&rank = 1.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,714

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,324 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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