An evaluation of secondary prophylaxis for rheumatic heart disease in rural Egypt
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although essentially disappeared from the industrialized world, rheumatic heart disease (RHD) is still prevalent in developing countries, with 300,000 new cases identified each year. In Aswan, Egypt, RHD affects about 2.3% of children with over 90% of the cases being subclinical. Secondary prophylaxis has proved to be an effective method of preventing the progression of RHD. However, its efficacy is limited by low patient adherence. A systematic, generalizable tool is necessary to outline, and ultimately address these barriers. METHODS: A 43-item semi-structured questionnaire was developed based on the three domains outlined by Fishbein (capability, intention, and health care barriers). A preliminary evaluation of the barriers to RHD prophylaxis use in Aswan, Egypt was carried out as a pilot study using this tool. Participants were local school children diagnosed with RHD or flagged as high-risk (as per a set of echocardiographic criteria developed by the Aswan Heart Centre) through a previous screening program of randomly selected 3,062 school children in Aswan. RESULTS: 29 patients were interviewed (65.5% adherent to RHD prophylaxis). Compared to non-adherent patients, adherent patients had better understanding of the disease (68.4% versus 20% in the non-adherent group, p = 0.021), and were more aware of the consequences of missing prophylaxis doses (79% versus 40% of non-adherent patients, p = 0.005). Furthermore, 90% of non-adherent patients consciously choose to miss injection appointments (as compared to 31.6% of adherent patients, p = 0.005). Clinic wait time was the most frequently reported deterrent for both groups. CONCLUSION: A standardized tool that systematically outlines barriers to prophylaxis is a necessary first step to improving adherence to penicillin. Although individually developed tools exist for specific populations, a generalizable tool that takes into account the demographic and cultural differences in the populations of interest will allow for more reliable data collection methodology. Application of this tool will be used to further explore barriers to prophylaxis adherence and inform the basis for the design of future KT interventions.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».