Effectiveness of a comprehensive package based on electronic medication monitors at improving treatment outcomes among tuberculosis patients in Tibet: a multi-centre randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Electronic medication monitors (EMMs) are recommended to complement directly observed treatment (DOT) for tuberculosis (TB) but without conclusive evidence. We conducted this pragmatic, superiority trial in six counties in Shigatse, Tibet. Eligible participants were drug-susceptible TB patients aged ≥15 years starting standard TB treatment. Intervention patients received an EMM box. This included audio medication-adherence reminders and recorded box-opening data, which were transmitted to a cloud-based server accessible to healthcare providers to allow remote adherence monitoring. A linked smartphone app enabled communication between patients and healthcare providers. Control patients received usual care plus a deactivated EMM. Our primary outcome was poor monthly adherence and other secondary treatment outcomes based on national tuberculosis reporting data. We recruited 143 patients to the intervention and 135 to the control. In the intervention arm 10.2% of patient treatment months showed poor adherence compared to 36.5% in the control arm. The corresponding intervention versus control adjusted risk difference was -29.2 percentage points (95% CI: -35.3, -22.2; p≤0.001). Five out of six secondary treatment outcomes also demonstrated clear improvements including treatment success, which was 93.7% in the intervention arm and 73.1% in the control arm, with an adjusted risk difference of 21 percentage points (95% CI: 12.4, 29.4); p≤0.001. Our interventions were considerably effective at improving TB treatment adherence and outcomes, suggesting the comprehensive package for LMICs.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».