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Enregistrement W4416827083 · doi:10.1093/pubmed/fdaf152

A visual reminder chart to improve tuberculosis treatment adherence and self-management in a low-resource setting

2025· article· en· W4416827083 sur OpenAlexaff
Angga Wilandika, Endah Yuliany Rahmawati, Suzana Yusof, Pitria Handayani

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensCanadian Institute for Public Safety Research and Treatment
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChartTuberculosisTb treatmentPublic healthSimplicityPatient complianceMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Treatment adherence in tuberculosis (TB) remains a significant public health challenge, particularly in low-resource settings where limited health literacy contributes to poor outcomes. This study evaluated the effectiveness of a low-cost, visual reminder tool (the TB-Minder Chart) to improve patient adherence and self-management. METHODS: A single-arm pre-post intervention was conducted with 39 adult pulmonary TB patients attending a regional clinic. Participants used the TB-Minder Chart daily for 2 months to record medication intake and reflect on treatment experiences. Adherence was measured using the 8-item Morisky Medication Adherence Scale, and self-management was assessed using a validated TB self-management tool at baseline, mid-intervention, and post-intervention. RESULTS: Significant improvements were observed in adherence and self-management over time (P < .001). Patients reported better integration of medication into daily routines, improved recall of doses when away from home, and fewer skipped doses. Gains were most pronounced in life integration, highlighting the intervention's role in strengthening patient empowerment. CONCLUSIONS: The TB-Minder Chart represents a scalable, participatory, and cost-effective health education strategy to enhance adherence and self-management in TB care. Its simplicity makes it a promising adjunct to existing programs in resource-limited health systems.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,358 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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