Age-Related Use and Perceptions of eHealth in Men With Prostate Cancer: A Web-Based Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Living with human immunodeficiency virus (HIV) necessitates long-term health care follow-up, particularly with respect to antiretroviral therapy (ART) management. Taking advantage of the enormous possibilities afforded by information and communication technologies (ICT), we developed a virtual nursing intervention (VIH-TAVIE) intended to empower HIV patients to manage their ART and their symptoms optimally. ICT interventions hold great promise across the entire continuum of HIV patient care but further research is needed to properly evaluate their effectiveness. Objective: The objective of the study was to compare the effectiveness of two types of follow-up—traditional and virtual—in terms of promoting ART adherence among HIV patients. Methods: A quasi-experimental study was conducted. Participants were 179 HIV patients on ART for at least 6 months, of which 99 were recruited at a site offering virtual follow-up and 80 at another site offering only traditional follow-up. The primary outcome was medication adherence and the secondary outcomes were the following cognitive and affective variables: self-efficacy, attitude toward medication intake, symptom-related discomfort, stress, and social support. These were evaluated by self-administered questionnaire at baseline (T0), and 3 (T3) and 6 months (T6) later. Results: On average, participants had been living with HIV for 14 years and had been on ART for 11 years. The groups were highly heterogeneous, differing on a number of sociodemographic dimensions: education, income, marital status, employment status, and living arrangements. Adherence at baseline was high, reaching 80% (59/74) in the traditional follow-up group and 84% (81/97) in the virtual follow-up group. A generalized estimating equations (GEE) analysis was run, controlling for sociodemographic characteristics at baseline. A time effect was detected indicating that both groups improved in adherence over time but did not differ in this regard. Improvement at 6 months was significantly greater than at 3 months in both groups. Analysis of variance revealed no significant group-by-time interaction effect on any of the secondary outcomes. A time effect was observed for the two kinds of follow-ups; both groups improved on symptom-related discomfort and social support. Conclusions: Results showed that both interventions improved adherence to ART. Thus, the two kinds of follow-up can be used to promote treatment adherence among HIV patients on ART.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».