Development of a nursing intervention to facilitate optimal antiretroviral-treatment taking among people living with HIV
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Failure by a large portion of PLHIV to take optimally ARV treatment can have serious repercussions on their health. The absence of a systematic treatment-taking promotion program in Quebec prompted stakeholders to develop jointly a theory- and evidence-based nursing intervention to this end. This article describes the results of a collective effort by researchers, clinicians and PLHIV to share their knowledge and create an appropriate intervention. METHODS: Intervention mapping was used as the framework for developing the intervention. First, the target population and environmental conditions were analyzed and a literature review conducted to identify predictors of optimal treatment taking. The predictors to emerge were self-efficacy and attitudes. Performance objectives were subsequently defined and crossed-referenced with the predictors to develop a matrix of change objectives. Then, theories of self-efficacy and persuasion (the predictors to emerge from step 1), together with practical strategies derived from these theories, were used to design the intervention. Finally, the sequence and content of the intervention activities were defined and organized, and the documentary material designed. RESULTS: The intervention involves an intensive, personalized follow-up over four direct-contact sessions, each lasting 45-75 minutes. Individuals are engaged in a learning process that leads to the development of skills to motivate themselves to follow the therapeutic plan properly, to overcome situations that make taking the antiretroviral medication difficult, to cope with side-effects, to relate to people in their social circle, and to deal with health professionals. CONCLUSION: The intervention was validated by various health professionals and pre-tested with four PLHIV. Preliminary results support the suitability and viability of the intervention. A randomized trial is currently underway to verify the effectiveness of the intervention in promoting optimal antiretroviral treatment taking.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».