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Améliorer la santé des enfants avec des outils numériques

Une étude montre que les outils numériques peuvent améliorer les soins de santé pour les enfants malades.

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Beaucoup d'enfants meurent de maladies qui pourraient être évitées avec de meilleures soins de santé. Les raisons incluent le manque de médecins, pas assez d'argent pour la santé, et pas assez de formation pour les travailleurs médicaux. Pour aider à réduire le nombre de décès chez les enfants, l'Organisation mondiale de la santé a créé des directives appelées la Gestion intégrée des maladies de l'enfance (IMCI). Depuis le début de ces directives, plus de 100 pays les ont utilisées, ce qui pourrait aider à sauver des vies et améliorer les soins fournis aux enfants malades. Cependant, beaucoup de travailleurs de la santé ne suivent pas ces directives de près, ce qui limite leur efficacité.

Pour aider les travailleurs de la santé à suivre ces directives, des outils numériques appelés Algorithmes de Support à la Décision Clinique (CDSAs) ont été créés. Ces outils, généralement trouvés sur des tablettes ou des smartphones, guident les prestataires de soins de santé lors des visites de patients en leur rappelant de vérifier certains Symptômes et de faire les tests nécessaires. Des recherches ont montré que l'utilisation de ces outils numériques peut aider les prestataires à mieux suivre les directives IMCI, mais beaucoup d'études ont été réalisées dans des contextes contrôlés qui peuvent ne pas représenter les soins quotidiens.

ePOCT+ et But de l'étude

ePOCT+ est un de ces outils numériques conçu pour améliorer l'utilisation des directives dans les cliniques. Cette étude visait à déterminer si l'utilisation d'ePOCT+ avec formation et mentorat pour les travailleurs de la santé conduirait à de meilleurs soins pour les enfants malades par rapport aux pratiques de soins standard. L'étude a été menée en Tanzanie.

Conception de l'étude

L'étude a utilisé une méthode appelée essai randomisé en grappes. Dans ce type d'essai, des groupes d'installations de santé ont été choisis au hasard pour utiliser l'outil ePOCT+, tandis que d'autres ont continué avec des soins standards. Des chercheurs formés ont observé les consultations pour vérifier si les travailleurs de la santé utilisaient correctement les directives.

L'étude a inclus des installations de santé qui voient régulièrement au moins 20 enfants malades âgés de 2 mois à 5 ans chaque semaine. Seules les installations ayant des travailleurs de la santé formés utilisant ePOCT+ le jour de l'observation ont été incluses dans l'étude. Les enfants vus dans cette étude étaient uniquement ceux présentant des problèmes médicaux ou chirurgicaux aigus.

La recherche a été réalisée dans cinq conseils en Tanzanie, dont certains étaient urbains et d'autres ruraux. Dans ces zones, les soins de santé pour les enfants malades de moins de cinq ans sont gratuits, y compris les coûts des médicaments.

L'intervention

Les prestataires de soins de santé dans le groupe d'intervention ont reçu l'outil ePOCT+ sur une tablette Android, avec des tests au point de soins pour des conditions comme l'infection et l'anémie. L'outil les a aidés à poser des questions sur les symptômes et les signes de l'enfant pour arriver à un diagnostic et un plan de traitement appropriés. Un mentorat régulier et un soutien de l'équipe de mise en œuvre ont également été fournis pour s'assurer que les travailleurs de la santé pouvaient utiliser efficacement l'outil.

Dans les installations qui servaient de groupe témoin, les travailleurs de la santé ont reçu des soins habituels sans accès à ePOCT+ ou au soutien supplémentaire qui l'accompagnait.

Mesures de résultat

Le principal objectif de l'étude était de mesurer combien de symptômes et signes majeurs de maladie, définis par les directives IMCI, étaient correctement évalués par les travailleurs de la santé. Quelques exemples de ces symptômes incluaient la fièvre, la toux et la diarrhée. Les objectifs secondaires comprenaient la vérification de la fréquence des autres symptômes évalués, à quelle fréquence des conseils étaient fournis, et combien d'ordonnance d'antibiotiques étaient écrites.

Des observations ont été effectuées par des chercheurs formés qui ont noté comment les travailleurs de la santé réalisaient leurs évaluations. Les données collectées ont aidé à évaluer la qualité des soins de santé fournis dans les deux groupes.

Taille de l'échantillon et analyse

L'étude a observé 225 consultations dans les deux groupes. Les installations de santé étaient bien appariées en termes de type et de localisation, et l'expertise des prestataires de soins de santé était similaire entre les deux groupes. L'étude a été soigneusement planifiée pour s'assurer qu'il y avait assez de participants pour détecter des changements significatifs dans la fourniture de soins.

Pour l'analyse, les chercheurs ont utilisé des méthodes statistiques pour comprendre les différences entre les groupes. Ils se sont concentrés sur la qualité globale des soins, même lorsque l'outil numérique n'était pas utilisé parfaitement.

Résultats

Les résultats ont montré que les travailleurs de la santé dans le groupe d'intervention évaluaient les symptômes majeurs plus souvent que ceux dans le groupe témoin. L'augmentation moyenne de l'évaluation de ces symptômes majeurs était d'environ 15 %. Cette amélioration suggère que l'utilisation de l'outil ePOCT+ a aidé les travailleurs de la santé à mieux suivre les directives IMCI.

Cependant, même avec cette amélioration, la qualité globale des évaluations est restée relativement basse, avec de nombreux symptômes importants non vérifiés régulièrement. Certains signes critiques, comme ceux indiquant une malnutrition sévère, ont été manqués dans de nombreux cas.

L'étude a également noté une réduction significative des Prescriptions d'antibiotiques dans les installations utilisant ePOCT+, avec un pourcentage plus élevé de prescriptions appropriées. C'est important car la surprescription d'antibiotiques peut contribuer au problème mondial de la résistance aux médicaments.

Observations et conclusions

Bien que l'utilisation d'ePOCT+ ait aidé à augmenter l'évaluation des symptômes, ce n'était toujours pas suffisant pour s'assurer que chaque détail nécessaire était couvert. L'étude a indiqué que la formation et le mentorat sont cruciaux mais doivent être accompagnés de changements systématiques pour améliorer l'adhésion aux directives.

De nombreux aspects des soins de santé pour les enfants peuvent être complexes, et les prestataires s'appuient souvent sur leur jugement pour déterminer quels symptômes sont essentiels à évaluer. L'étude a trouvé une grande variabilité dans la manière dont différentes installations mettaient en œuvre les directives, ce qui suggère que certains endroits pourraient bénéficier davantage de l'outil ePOCT+ que d'autres.

La présence de chercheurs observant les consultations peut avoir influencé les pratiques des travailleurs de la santé, un phénomène connu sous le nom d'effet Hawthorne. Malgré cela, les prestataires de soins de santé dans les deux groupes ont montré une faible adhésion aux directives IMCI, indiquant qu'il reste encore du travail à faire.

Directions futures

Pour les études futures, il sera important d'explorer d'autres méthodes pour améliorer la qualité des soins pour les enfants malades. Cela pourrait inclure le renforcement du soutien et du mentorat pour les prestataires de soins de santé, le développement de meilleurs programmes de formation, et la création de systèmes qui tiennent les prestataires responsables de suivre les directives.

L'étude suggère finalement que bien que des outils numériques comme ePOCT+ puissent aider à améliorer les soins, ils doivent faire partie d'une approche plus large qui inclut une éducation continue et un soutien pour les travailleurs de la santé. Cet effort combiné peut aider à relever les nombreux défis rencontrés pour fournir des soins de qualité aux enfants.

Source originale

Titre: Quality of care when using a digital clinical decision support algorithm to manage sick children at primary care health facilities in Tanzania: a cross-sectional cluster randomized controlled trial (DYNAMIC study)

Résumé: Digital clinical decision support tools have contributed to improved quality of care at primary care level health facilities. However, data from real-world randomized trials are lacking. We conducted a cluster randomized, open-label trial in Tanzania evaluating the use of a digital clinical decision support algorithm (CDSA), enhanced by point-of-care tests, training and mentorship, compared with usual care, among sick children 2 to 59 months old presenting to primary care facilities for an acute illness in Tanzania (ClinicalTrials.gov NCT05144763). The primary outcome was the mean proportion of 14 major Integrated Management of Childhood Illness (IMCI) symptoms and signs assessed by clinicians. Secondary outcomes included antibiotic prescription, counselling provided, and the appropriateness of antimalarial and antibiotic prescriptions. A total of 450 consultations were observed in 9 intervention and 9 control health facilities. The mean proportion of major symptoms and signs assessed in intervention health facilities was 46.4% (range 7.7% to 91.7%) compared to 26.3% (range 0% to 66.7%) in control health facilities, an adjusted difference of 15.1% (95% confidence interval [CI] 4.8% to 25.4%). Only weight, height, and pallor were assessed more often when using the digital CDSA than in controls. Observed antibiotic prescription was 37.3% in intervention facilities, and 76.4% in control facilities (adjusted risk ratio 0.5; 95% CI 0.4 to 0.7; p

Auteurs: Rainer Tan, G. Kavishe, A. V. Kulinkina, S. Renggli, L. Luwanda, C. Mangu, G. Ashery, M. Jorram, I. E. Mtebene, P. Agrea, H. Mhagama, K. Keitel, M.-A. Le Pogam, N. Ntinginya, H. Masanja, V. D'Acremont

Dernière mise à jour: 2024-04-09 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.04.05.24305394

Source PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.04.05.24305394.full.pdf

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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