A study protocol on assessing the acceptance and effectiveness of a digital adherence technology for TB preventive treatment in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adherence to tuberculosis(TB) preventive treatment (TPT) remains a significant challenge in high-TB burden countries like Bangladesh, where approximately 44 million people are infected with latent tuberculosis. METHODS/DESIGN: This study protocol describes a mixed-methods observational study to evaluate "iDOTS," a locally developed digital adherence technology adapted from 99DOTS, for monitoring and improving TPT adherence among adult household contacts of bacteriologically confirmed pulmonary TB patients. The study will be conducted in two districts in Bangladesh with similar geographical and societal characteristics, with Narsingdi as the intervention site and Manikganj as the control site. Applying the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), we will assess technology acceptance, implementation challenges, and effectiveness through quantitative and qualitative approaches. The mixed method approach will compare TPT adherence between iDOTS users and non-users, and will explore user experiences and attitudes among healthcare providers and patients. Adherence will be verified through a combination of digital records, self-reports, and random isoniazid urine testing. DISCUSSION: With an estimated sample size of 422 patients and 77 healthcare providers, this study aims to generate evidence that if digital adherence technologies can strengthen TPT implementation in resource-limited settings. The findings will address critical gaps in the TPT cascade and inform strategies for scaling up TPT nationally, ultimately supporting global efforts to reduce the TB disease burden through effective preventive measures. TRIAL REGISTRATION: 'Not applicable'.
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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 | 0,049 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,118 | 0,021 |
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 ».