Livelihood Security and Adherence to Antiretroviral Therapy in Low and Middle Income Settings: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We sought to examine the association between livelihood security and adherence to antiretroviral therapy (ARVs) in low- and middle-income countries (LIMC). METHODS: Performing a systematic review, we searched, independently and in duplicate, 7 electronic databases and 2 conference websites for quantitative surveys that examined the association between indicators of livelihood security and adherence to ARVs in LIMC between 2000-2010. Criteria for relevance were applied to complete papers (quantitative study with estimates of associations) and quality assessment was conducted on those deemed relevant. We performed three regressions to measure the association between each type of livelihood and adherence. RESULTS: Twenty original studies and 6 conference abstracts were included, the majority from Africa (n = 16). Seventeen studies and 3 conference abstracts were cross-sectional and 3 studies and 3 abstracts were prospective clinical cohort studies, with considerable variation in quality for studies of each design type. Among the diverse populations represented, we observed considerable variation in associations between measurements of livelihood indicators and increasingly accepted adherence measures, irrespective of study design or quality. A financial capital indicator, financial constraints/payment for ARV medication, was more commonly associated with non-adherence (3/5 studies). A human capital indicator, educational level, was most commonly associated with adherence (11/20 studies). DISCUSSION: Additional better quality research examining livelihood security is required to inform provision of optimal supports for adherence and mitigation of the impacts of HIV/AIDS.
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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 | 0,015 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».