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Enregistrement W4407499475 · doi:10.1136/bmjgh-2024-016535

Implementation outcomes of tuberculosis digital adherence technologies: a scoping review using the RE-AIM framework

2025· review· en· W4407499475 sur OpenAlexaff
Chimweta Ian Chilala, Nicola Foster, Shruti Bahukudumbi, Mona Salaheldin Mohamed, Miranda Zary, Cedric Kafie, Barbie Patel, Geneviève Gore, Kevin Schwartzman, Ramnath Subbaraman, Katherine Fielding

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésImplementationPhoneFidelityDigital healthMedicinemHealthTuberculosisHealth careMedical emergencyNursingComputer sciencePsychological interventionTelecommunicationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 reach, effectiveness, adoption, implementation and maintenance (RE-AIM) framework, we conducted a scoping review of DAT implementations for TB treatment. METHODS: We searched seven 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. We defined 'reach' as comprising cellphone ownership and engagement by people with TB (PWTB) with DATs, 'adoption' as engagement by healthcare providers with DAT programmes, 'implementation' as the fidelity of the DAT programme implemented and 'maintenance' as longer-term uptake of DATs. RESULTS: Of 10 313 records, 102 contributed to the synthesis. DATs included short message service (SMS), phone, 99DOTS, video-supported therapy (VST) and pillboxes. For 'reach', across various settings, cellphone access varied from 50%-100% and 2%-31% of PWTB was 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 a broader public health impact. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42022326968.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,078
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,217
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0780,217
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,014
Bibliométrie0,0310,028
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,191
Tête enseignante GPT0,641
Écart entre enseignants0,450 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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