FACTORS INFLUENCING MALARIA TREATMENT AND PATIENT ADHERENCE TO ANTIMALARIAL DRUGS IN SOUTHERN ETHIOPIA
Notice bibliographique
Résumé
In Ethiopia the health system is underdeveloped and much of the rural population has limited access to modern health services. The Ethiopian government introduced the Health Extension Program which is a community-based health care delivery system aimed at accessing essential health services such as malaria treatment through its health extension workers (HEWs). The objective of this study was to evaluate factors influencing malaria treatment practice of health extension workers (HEWs) and patient adherence to antimalarial drugs. A qualitative research design that is explorative and descriptive was used. Data was collected by means of (1) in-depth individual interviews among 20 HEWs, and seven focus group discussions with malaria treated patients. Data was analyzed thematically. Four themes emerged from the data, namely: (1) health facility related factors, (2) HEWs related factors, (3) patient related factors, and (4) community related factors. Improving the availability of essential resources such as rapid diagnostic test kits (RDT) and antimalarial drugs, improving the community’s perception towards antimalarial drug effectiveness and adequately educating patients on how to take antimalarial drugs can improve malaria treatment practice of the HEWs and patient adherence to antimalarial drugs.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».