Development and Evaluation of a Tailored Knowledge Translation Intervention to Improve Lay Health Workers Ability to Effectively Support TB Treatment Adherence in Malawi
Notice bibliographique
Résumé
Background: Task shifting provision of basic health care services to lay health workers (LHWs) is increasingly employed to combat the global shortage of skilled health workers, particularly in low and middle income countries, where the shortage is greatest. Despite evidence for the effectiveness of LHWs in improving access to basic health services and positively impacting a variety of health outcomes, questions remain as to how recognized weaknesses in training and supervision are best addressed. This thesis employed a sequential-concurrent mixed-methods design and is composed of 3 studies with the objective of designing and rigorously evaluating a knowledge translation (KT) intervention tailored to address identified barriers to LHWs ability to function optimally as TB adherence supporters in Zomba district, Malawi. \n\nMethods & Findings: The first study utilized the qualitative methods of focus groups and interviews conducted with LHWs routinely involved in provision of care to TB patients. Lack of TB knowledge and job-specific training were identified as the key barriers to LHWs in their role as TB adherence supporters. Based on these findings, a KT intervention was developed and tailored to the identified training gaps. The second study, evaluated the effectiveness of the intervention in improving TB treatment adherence in a cluster randomized controlled trial, which showed no evidence for effectiveness of the intervention. The third study, conducted concurrently with the cluster trial, employed qualitative interviews to explore LHWs experiences with the intervention to identify \nii\naspects of the intervention found to be helpful and areas in need of improvement. Study 3 found that the intervention was well received and valued, with reported benefits to LHWs through improved knowledge and skills, and increased confidence. Suggestions for improvement varied considerably, with an anticipated concern with the lack of stipends and conduct of training on-site, raised as an issue by a minority of participants. \n\nConclusion: This thesis suggests that a multi-component KT strategy tailored to address local barriers, was well received and valued by LHWs, and may represent a cost-effective approach to LHW training. However, given the trend for effectiveness did not reach significance in this underpowered study, further research is needed.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».