Lifestyle, attitudes and needs of uncured <scp>XDR</scp>‐<scp>TB</scp> patients living in the communities of South Africa: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patient-level data are required to inform strategies interrupting transmission and default in patients with extensively drug-resistant TB (XDR-TB) to improve models of care and identify potential routes of transmission. We therefore explored the experiences, lifestyle, attitudes and needs of patients with uncured XDR-TB, who failed or interrupted therapy, living without treatment in the community. METHODS: We conducted in-depth interviews with 12 community-based patients from South Africa. Family members were interviewed when patients were unavailable. Interviews were analysed using inductive thematic analysis. RESULTS: The thematic experiences identified from the interviews were as follows: (i) living with but not being cured of XDR-TB, (ii) altered lifestyle in the community, (iii) experiences with community health care, (iv) local community members, and (v) wants and needs. Patients identified mistrust in health care, futility of treatment regimens, a need for a purpose in life and subsistence as major concerns. Restriction of living in the community for patients whose treatment had failed resulted in self-imposed isolation. Defaulters focused more on the never-ending drug regimen and bad experiences with health care contributing to non-adherence. Family members emphasised an under-recognised experience of unforeseen burden, obligation, worry and discomfort. Lack of knowledge and lack of concern about transmission was evident. CONCLUSION: Current models of care are not adequately meeting the needs of patients with uncured XDR-TB and relatives. These data inform the need for community-based palliative care, vocational facilities to improve economic opportunities, home-based infection control and improved psychosocial support to increase patient adherence, reduce transmission, provide income and relieve the burden on family members.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».