Determining factors of observance of antiretroviral treatments in Cameroon during the start-up period (2000-2002).
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: highlight the socioeconomic and environmental determining factors of long-term observance to antiretroviral treatments in developing countries. METHOD: The regularity of antiretroviral prescriptions renewal at the central pharmacy of the Yaounde Central Hospital (Cameroon) was measured through analysing the medical and pharmaceutical files of 230 patients over the 21 month start-up period. 99 patients were also interviewed during the last six months. The determining factors were analysed according to various socio-economic criteria, linked with the longitudinal study of treatment observance. RESULTS: The huge price decrease of HIV treatments during the start-up period was conducive to an increase in new treatments by a factor 5.76. In this context of an exploding demand, the paper shows that observance is firstly dependent on quality information about illness and treatment protocols, while longer term adherence is partly dependent on financial capability, and includes the strong influence of living conditions and behaviours. CONCLUSION: The paper recommends the introduction of free treatment as an objective in national sector policies and the organisation of a long term following-up of patients. In the African context of poverty and actual decentralisation of healthcare, the question of the availability of human resources is profoundly enhanced.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».