Psychological distress and its relationship with non-adherence to TB treatment: a multicentre study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The successful cure of tuberculosis (TB) is dependent on adherence to treatment. Various factors influence adherence, however, few are easily modifiable. There are limited data regarding correlates of psychological distress and their association with non-adherence to anti-TB treatment. METHODS: In a trial of a new TB test, we measured psychological distress (K-10 score), TB-related health literacy, and morbidity (TBscore), prior to diagnosis in 1502 patients with symptoms of pulmonary TB recruited from clinics in Cape Town (n = 419), Harare (n = 400), Lusaka (n = 400), Durban (n = 200), and Mbeya (n = 83). Socioeconomic, demographic, and alcohol usage-related data were captured. Patients initiated on treatment had their DOTS cards reviewed at two-and six-months. RESULTS: 22 %(95 % CI: 20 %, 25 %) of patients had severe psychological distress (K-10 ≥ 30). In a multivariable linear regression model, increased K-10 score was independently associated with previous TB [estimate (95 % CI) 0.98(0.09-1.87); p = 0.0304], increased TBscore [1(0.80, 1.20); p <0.0001], and heavy alcohol use [3.08(1.26, 4.91); p = 0.0010], whereas male gender was protective [-1.47(-2.28, -0.62); p = 0.0007]. 26 % (95 % CI: 21 %, 32 %) of 261 patients with culture-confirmed TB were non-adherent. In a multivariable logistic regression model for non-adherence, reduced TBscore [OR (95 % CI) 0.639 (0.497, 0.797); p = 0.0001], health literacy score [0.798(0.696, 0.906); p = 0.0008], and increased K-10 [1.082(1.033, 1.137); p = 0.0012], and heavy alcohol usage [14.83(2.083, 122.9); p = 0.0002], were independently associated. Culture-positive patients with a K-10 score ≥ 30 were more-likely to be non-adherent (OR = 2.290(1.033-5.126); p = 0.0416]. CONCLUSION: Severe psychological distress is frequent amongst TB patients in Southern Africa. Targeted interventions to alleviate psychological distress, alcohol use, and improve health literacy in newly-diagnosed TB patients could reduce non-adherence to treatment.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».