Individual Variability in Barriers Affecting People's Decision to Take HAART: A Qualitative Study Identifying Barriers to Being on HAART
Notice bibliographique
Résumé
The efficacy of highly active antiretroviral therapy (HAART) has been well documented, particularly among HIV-infected individuals with CD4 cell counts below 200/mm(3). Despite this, eligible individuals may continue to show some reluctance to use HAART. The present study explored the factors influencing patients' decision not to take HAART even though it was medically indicated according to current treatment guidelines and available at no cost to the individual. Fifteen eligible patients at an urban HIV clinic were interviewed regarding the barriers that affected their decision to decline HAART. Most participants had previous experience with antiretroviral therapy and though most believed that HAART was beneficial and felt confident that they could adhere to treatment, they did not feel HAART was the right choice for them at the present time. The Critical Incident Technique was used to identify and classify incidents participants identified as influencing their decision not to take HAART. A total of four categories emerged from the data: Medication Factors, Mood, Lack of Support, and Outcome Expectancies. The results of this study highlight the ambivalence individuals may feel when faced with the prospect of taking HAART. The extent to which each of these factors influenced their decision differed substantially among participants. Suggestions for possible clinical interventions that can be used to address these concerns are offered.
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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 | 0,016 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».