The impact of a knowledge translation intervention employing educational outreach and a point-of-care reminder tool vs standard lay health worker training on tuberculosis treatment completion rates: study protocol for a cluster randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Despite availability of effective treatment, tuberculosis (TB) remains an important cause of morbidity and mortality globally, with low- and middle-income countries most affected. In many such settings, including Malawi, the high burden of disease and severe shortage of skilled healthcare workers has led to task-shifting of outpatient TB care to lay health workers (LHWs). LHWs improve access to healthcare and some outcomes, including TB completion rates, but lack of training and supervision limit their impact. The goals of this study are to improve TB care provided by LHWs in Malawi by refining, implementing, and evaluating a knowledge translation strategy designed to address a recognized gap in LHWs' TB and job-specific knowledge and, through this, to improve patient outcomes.We are employing a mixed-methods design that includes a pragmatic cluster randomized controlled trial and a process evaluation using qualitative methods. Trial participants will include all health centers providing TB care in four districts in the South East Zone of Malawi. The intervention employs educational outreach, a point-of-care reminder tool, and a peer support network. The primary outcome is proportion of treatment successes, defined as the total of TB patients cured or completing treatment, with outcomes taken from Ministry of Health treatment records. With an alpha of 0.05, power of 0.80, a baseline treatment success of 0.80, intraclass correlation coefficient of 0.1 based on our pilot study, and an estimated 100 clusters (health centers providing TB care), a minimum of 6 patients per cluster is required to detect a clinically significant 0.10 increase in the proportion of treatment successes. Our process evaluation will include interviews with LHWs and patients, and a document analysis of LHW training logs, quarterly peer trainer meetings, and mentorship meeting notes. An estimated 10-15 LHWs and 10-15 patients will be required to reach saturation in each of 2 planned interview periods, for a total of 40-60 interview participants.This study will directly inform the efforts of knowledge users within TB care and, through extension of the approach, other areas of care provided by LHWs in Malawi and other low- and middle-income countries.ClinicalTrials.gov NCT02533089 . Registered 20 August 2015. Protocol Date/Version 29 May 2016/Version 2.
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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 | 0,029 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,007 |
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 ».