Technologies de santé numérique pour optimiser l'utilisation des algorithmes de décision thérapeutique (ADT) pour la tuberculose infantile aux niveaux primaires et secondaires des soins au Mozambique et en Zambie

Digital Health Technologies to Optimize the Use of Treatment Decision Algorithms (TDAs) for Childhood Tuberculosis at lower levels of healthcare in Mozambique and Zambia

• Auteur / Autrice : Cleia Etoa bekono
• Direction : Olivier Marcy, Celso Khosa
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Santé publique Option Informatique et Santé
• Date : Inscription en doctorat le 14/10/2024
• Etablissement(s) : Bordeaux
• Ecole(s) doctorale(s) : Sociétés, Politique, Santé Publique
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Bordeaux Population Health Research Center
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : E2 - Global Health in the global South_GHiGS

Mots clés

Mots clés libres

Santé numérique

Système d'aide à la décision clinique

Algorithme de décision thérapeutique

Tuberculose pédiatrique

Implémentation

Dossier patient electronic

Digital health

Cdss

Treatment Decision Algorithm

Childhood tuberculosis

Implementation

Electronic medical record

Résumé

· Problématique, objectif de la recherche, originalité du travail : Les technologies du numériques sont de plus en plus promus pour soutenir l'accès à des interventions de santé innovantes et renforcer les systèmes de santé. La tuberculose (TB) de l'enfant est un problème de santé publique mondiale majeur, touchant plus d'un million d'enfants chaque année, principalement dans les pays à revenu faible et intermédiaire (PRFI), et reste massivement sous-diagnostiquée. Des interventions décentralisées sont nécessaires pour réduire ce sous-diagnostic et la mortalité de la TB infantile. Les algorithmes de décision thérapeutique (ADT) sont recommandés par l'OMS pour faciliter un diagnostic décentralisé et standardisé de la TB infantile. Malgré cela, leur utilisation peut poser des défis dans les niveaux primaires et secondaires des soins de santé. L'intégration d'outils numériques, telles qu'un système d'aide à la décision clinique (CDSS) et un outil de collecte de données individuelles, pourrait améliorer l'adoption des ADT par les professionnels de santé (PS). Malgré les projets sur les interventions de santé numérique (ISN) dans les PRFI, aucun n'a abordé la mise en œuvre d'un CDSS pour la TB infantile. · Hypothèses : Le défi des technologies de santé numérique dans les PRFI est de développer des solutions durables et évolutives, intégrées aux systèmes de santé existants. Des technologies numériques conçues avec la participation de toutes les parties prenantes, y compris les programmes nationaux de lutte contre la tuberculose (PNLT) et les PS, peut optimiser la mise en œuvre des ADT de manière durable et évolutive. · Objectifs : Concevoir, piloter et évaluer des outils numériques pour optimiser l'utilisation des ADT pour la TB infantile dans les soins de santé au Mozambique et en Zambie. Les objectifs spécifiques (OS) sont : (OS1) Concevoir des outils numériques intégrant un CDSS et un outil électronique de collecte de données individuelles pour soutenir l'utilisation des ADT au niveau des centres de santé primaires (CSP) et des hôpitaux de district (HD) ; (OS2) Évaluer la faisabilité (adoption, faisabilité perçue), l'acceptabilité et l'utilisabilité des outils numériques ; (OS3) Assurer l'interopérabilité de ces technologies de santé numériques et la reproductibilité dans des contextes similaires. · Méthodes : Ce projet s'intègre dans l'essai randomisé DECIDE-TB, qui vise à fournir des données probantes sur une approche complète basée sur les ADT au Mozambique et en Zambie, ainsi que du projet complémentaire eHealth4ChildTB. Les outils numériques, comprenant l'outil de collecte de données développé sur DHIS2 et le CDSS, seront développés de manière itérative, avec des tests d'utilisabilité auprès des PS. Une évaluation mixte (quantitative et qualitative) intégrée à l'essai évaluera la faisabilité, l'acceptabilité et l'interopérabilité des outils numériques. · Résultats attendus : Des informations clés sur le développement, la mise en œuvre et les exigences techniques des outils numériques pour soutenir l'utilisation des ADT dans les soins de santé dans les PRFI, orientant leur adaptation dans des contextes similaires. · Agenda : Durée de la thèse : d'octobre 2024 à septembre 2027. Première année dédiée à l'OS1 ; d'octobre 2025 à mars 2026 : analyse principale de l'essai ; d'avril à septembre 2026 : rédaction d'article pour l'OS2 ; d'octobre 2026 à mars 2027 : rédaction pour l'OS3 ; de mars à septembre 2027 : rédaction du manuscrit de thèse. · Intégration du projet et rôle du candidat : La thèse est intégrée dans les projets DECIDE-TB et eHealth4ChildTB, qui rassemblent des chercheurs et des décideurs. La doctorante est coordinatrice des systèmes d'information pour DECIDE-TB.

- Problem, purpose of research, originality of work: Digital technologies are increasingly promoted as key to support access to innovative health interventions (1) and to strengthen health systems, (2). Childhood TB is a significant global public health problem, touching over one million children annually, mostly in low- and middle-income countries (LMICs), and massively underdiagnosed in this age group. Decentralized interventions are needed to reduce the TB diagnostic gap and resulting mortality in children (3). Treatment Decision Algorithms (TDAs) have been recommended by the World Health Organization (WHO) to support decentralized and standardized diagnosis of childhood TB. Despite their promise of simplified treatment decision, TDAs may be challenging to use at primary and secondary levels of healthcare. The integration of digital health intervention in existing health systems including a clinical decision support system (CDSS) and an individual data collection tool may provide a solution to enhance the adoption of TDAs by HCWs and their implementation. Despite the numerous projects on Digital Health Intervention (DHI) in LMICs, none have so far addressed the implementation of a CDSS for childhood TB (4,5). - Hypotheses:. The challenge in digital health for LMICs lies in developing sustainable, scalable solutions that are effectively integrated into existing health systems. A digital health technologies designed involving all relevant stakeholders, including NTPs and end-user HCWs, can optimize the implementation of TDAs, being sustainable and scalable. - Objectives: To design, pilot and evaluate digital health tools tailored to optimize the use of TDAs for childhood TB at lower levels of healthcare in Mozambique and Zambia. The specific objectives (SO) are: (SO1) To design digital health tools integrating a CDSS making use of an electronic individual data collection tool to support TDA use at primary health center (PHC) and district hospital (DH) level; (SO2) To evaluate the feasibility (uptake and perceived feasibility), acceptability, usability of digital technologies used (SO3) To ensure the interoperability of digital technologies supporting TDAs and assess their scalability in similar settings. - Methods. This project is embedded within the DECIDE-TB hybrid effectiveness-implementation randomized trial that aims to provide evidence on a comprehensive TDA-based approach in Mozambique and Zambia, and eHealth4ChildTB, a complementary digital health project. Digital tools, comprising the individual data collection tool developed on DHIS2 and the CDSS, will be developed iteratively, with usability testing across HCWs. A mixed-method (quantitative and qualitative) assessment nested in the trial will enable to assess feasibility and acceptability and interoperability of the digital tools. Interoperability with different data collection tools will be tested and the CDSS will be adjusted. - Expected results include key insights into development, implementation, technical requirements for digital tools to support implementation of TDAs at lower levels of healthcare in LMICs, guiding adaptations for similar settings - Operational stages and research schedule Thesis duration: October 2024 to September 2027. Year 1 dedicated to SO1; October 2025-March 2026: contribution to main trial analysis; April 2026-Sept 2026: article write up for SO2; October 2026-March 2027: article write-up for SO3; March-September 2027: thesis manuscript write up. - Integration of the project and the candidate's own role. The PhD is embedded in the DECIDE-TB and eHealth4ChildTB projects, that gather researchers from University of Zambia, Instituto Nacional de Saúde (Mozambique), the University of Bordeaux, and the University of Stellenbosch and policymakers in TB management. The PhD candidate coordinates Health Information Systems for DECIDE-TB