Household context and psychosocial impact of childhood multidrug-resistant tuberculosis in KwaZulu-Natal, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: Referral hospital for drug-resistant tuberculosis (TB) in KwaZulu-Natal, South Africa. OBJECTIVES: We conducted interviews with primary care givers of children admitted with multidrug-resistant TB (MDR-TB) during a 3-month period in 2015 to identify broader household challenges. RESULTS: We interviewed 26 care givers, most of whom were women (85%). Most households had been decimated by TB/MDR-TB and human immunodeficiency virus (HIV) infection, and were dependent upon government grants. In 54% of cases, parents were absent due to illness or death, or their whereabouts were not known. The median age of the children treated for MDR-TB was 8 years (range 2-14); 72% were HIV-co-infected. Four themes emerged in the interviews: 1) the psychosocial impact of hospitalisation and separation on the child and the household, 2) the psychosocial impact of MDR-TB on children and 3) on care givers, and 4) the economic hardship of affected households. Children had to contend with multiple diseases and medications, and personal family losses; they faced behavioural, emotional and cognitive difficulties. Care givers were often anxious and concerned about the child's longer-term prospects, while the cost of hospital visits exacerbated the pre-existing economic vulnerability of affected households. CONCLUSION: The socio-economic impact of childhood MDR-TB reverberates beyond diseased children to their affected households. Enhanced social protection, psychosocial support and treatment literacy would create the foundations for family-centred care.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».