Factors Associated with Different Patterns of Nonadherence to HIV Care in Dar es Salaam, Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Health system responsiveness (HSR), a measure of patient health care experience, may influence adherence to HIV/AIDS care and be an important predictor of outcomes. We studied the relationship between HSR, patient factors, and visit nonadherence in 16 President's Emergency Plan for AIDS Relief-supported HIV/AIDS clinics in Dar es Salaam. An HSR survey was administered in 2009, and all clinic visits 1 year following the interviews were analyzed for 720 patients on antiretrovirals (ARVs). Definitions of visit nonadherence were (1) low visit constancy ([VC], no visit in ≥1 quarter), (2) gaps in care (>60 days between visits), (3) no visit in last quarter (VLQ). The relationships between factors were analyzed using multivariate analysis with adjusted odds ratio (AOR) and 95% confidence intervals (CI) reported. Few patients were nonadherent using VLQ (14%) and VC (28%). Gaps in care were more common (49.6%) and associated with younger age (AOR: 3.86 [2.02-7.40]), no explanation of side effects (AOR: 2.21 [1.49-3.28]), and shorter antiretroviral therapy (ART) duration (0-3 months AOR: 1.49 [1.09-2.03]; 3-6 months AOR: 2.44 [1.40-4.25]). No VLQ was associated with younger age (AOR: 3.40 [1.63-7.07]), poor health care worker (HCW) communication (AOR: 4.83 [1.39-16.78]), and less time on ART (0-3 months AOR: 5.04 [2.47-10.30]; 3-6 months AOR: 3.09 [1.72-5.57]). Younger age, poor HCW communication, and shorter ART duration also predicted lower VC, as did higher patient-HCW ratios. The rates of visit nonadherence differed based on the definitions used. Younger age, shorter time on ART, and poor HCW communication predicted lower adherence regardless of the definition. More work is needed to understand the relationship between HSR, patient factors, and different patterns of visit nonadherence and their impact on ART outcomes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».