A process evaluation of an eHealth intervention to strengthen the circle of tuberculosis care in Shigatse, Tibet, China
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis (TB) is an ongoing global health threat that has been exacerbated by the COVID-19 pandemic. People with TB need comprehensive medical and social supports to ensure they can maintain and complete TB treatment. TB programs globally have turned to eHealth to bridge gaps in access and strengthen the circle of care around people with TB. This study evaluates the implementation of an intervention aimed at improving TB care in Shigatse, using the CFIR framework to identify factors influencing its success. The intervention included the use of e-Monitor boxes and WeChat for patient engagement. Data were collected through interviews with patients, treatment supporters, and health workers. Key challenges identified included inadequate infrastructure, digital literacy barriers, and unclear roles due to recent TB service delivery reforms. Enablers included strong social structures, proximity to village doctors, and government support for free TB treatment. Results showed that while older patients faced difficulties with digital tools, younger family members often assisted, enhancing engagement. Health workers' training and the timing of training sessions were critical to the intervention's success. The study concludes that despite challenges, the intervention was generally well-received and effective, with recommendations for ongoing training and adaptation to local contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».