“When Treatment Is More Challenging than the Disease”: A Qualitative Study of MDR-TB Patient Retention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One-fifth of the patients on multidrug-resistant tuberculosis treatment at the Drug-Resistant-TB (DR-TB) Site in Gujarat are lost-to-follow-up(LFU). OBJECTIVE: To understand patients' and providers' perspectives on reasons for LFU and their suggestions to improve retention-in-care. DESIGN: Qualitative study conducted between December 2013-March 2014, including in-depth interviews with LFU patients and DOT-providers, and a focus group discussion with DR-TB site supervisors. A thematic-network analysis approach was utilised. RESULTS: Three sub-themes emerged: (i) Struggle with prolonged treatment; (ii) Strive against stigma and toward support; (iii) Divergent perceptions and practices. Daily injections, pill burden, DOT, migratory work, social problems, prior TB treatment, and adverse drugs effects were reported as major barriers to treatment adherence and retention-in-care by patients and providers. Some providers felt that despite their best efforts, LFU patients remain. Patient movements between private practitioners and traditional healers further influenced LFU. CONCLUSION: The study points to a need for repeated patient counselling and education, improved co-ordination between various tiers of providers engaged in DR-TB care, collaboration between the public, private and traditional practitioners, and promotion of social and economic support to help patients adhere to MDR-TB treatment and avoid LFU.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».