Re-inventing adherence: toward a patient-centered model of care for drug-resistant tuberculosis and HIV
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite renewed focus on molecular tuberculosis (TB) diagnostics and new antimycobacterial agents, treatment outcomes for patients co-infected with drug-resistant TB and human immunodeficiency virus (HIV) remain dismal, in part due to lack of focus on medication adherence as part of a patient-centered continuum of care. OBJECTIVE: To review current barriers to drug-resistant TB-HIV treatment and propose an alternative model to conventional approaches to treatment support. DISCUSSION: Current national TB control programs rely heavily on directly observed therapy (DOT) as the centerpiece of treatment delivery and adherence support. Medication adherence and care for drug-resistant TB-HIV could be improved by fully implementing team-based patient-centered care, empowering patients through counseling and support, maintaining a rights-based approach while acknowledging the responsibility of health care systems in providing comprehensive care, and prioritizing critical research gaps. CONCLUSION: It is time to re-invent our understanding of adherence in drug-resistant TB and HIV by focusing attention on the complex clinical, behavioral, social, and structural needs of affected patients and communities.
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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 | 0,050 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,023 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».