Can digital training improve lay health workers’ knowledge and skills in HIV index case testing? Findings from a cluster randomized trial (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Task shifting in low-resource settings requires lay health care workers (HCWs) to provide a variety of health services, such as HIV index case testing, whereby sexual partners and family members of people living with HIV are offered HIV testing. For this, lay HCWs require adequate specialized training. Digital technologies hold promise for training lay HCWs in low-resource settings, but their impacts on improving knowledge, attitudes, and skills are not understood. Objective: This study evaluates the impact of digital training on lay HCWs' knowledge, attitudes, and skills to provide HIV index case testing. Methods: We recruited lay HCWs from 34 health facilities in Malawi. We conducted a 2-arm cluster randomized controlled trial from 2022 to 2023, evaluating the impact of a digital training approach. Health facilities (clusters) were randomized 1:2 to the enhanced or standard arms. Lay HCWs in both arms received the standard in-person index case testing training. In addition, lay HCWs in the enhanced arm received tablet-guided training. Knowledge acquisition was measured using multiple-choice questionnaires administered before and after training. Attitudinal gains were assessed through a questionnaire with Likert scale responses before and after training. Between-arm mean differences were evaluated using generalized estimating equations. Skills (fidelity to index and contact testing protocols) were measured using 15-item checklists. Fidelity scores were compared between the enhanced and standard arms by estimating mean differences and 95% CIs using generalized estimating equations. Results: We enrolled 306 lay HCWs, with 125 (40.8%) in the enhanced arm and 181 (59.2%) in the standard arm. In the enhanced arm, there was 100% completion of the digital portion, 98% (123/125) completion of the face-to-face tablet-guided portion, and 81% (101/125) to 93% (116/125) completion of quality improvement sessions. Knowledge improved by 4.4% (95% CI 0.7%-8.2%) more in the enhanced arm than in the standard arm (P=.02). Attitudes toward digital training improved by 4.5% (95% CI 0.3%-7.0%) more in the enhanced arm than in the standard arm (P=.03). Lay HCWs' fidelity to index client counseling protocols was 30.5 (95% CI 26.0%-35.0%; P<.001) percentage points higher in the enhanced arm than in the standard arm. Fidelity to contact client counseling protocols was 24.0 (95% CI 20.6%-27.3%; P<.001) percentage points higher in the enhanced arm than in the standard arm. Conclusions: Digital training improved lay HCWs' knowledge, attitudes, and skills surrounding index case testing counseling. These findings support digital training as a useful strategy for strengthening the capacity of lay HCWs in low-resource contexts.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».