Barriers to tuberculosis and human immunodeficiency virus treatment guidelines adherence among nurses initiating and managing anti-retroviral therapy in KwaZulu-Natal and North West provinces
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nurses, as front-line care providers in the South Africa's health care system, are called upon to deliver integrated interventions for tuberculosis and human immunodeficiency virus (TB and HIV) including nurse-initiated management of anti-retroviral therapy (NIMART) and anti-TB treatment. Adherence to treatment guidelines and factors associated with non-adherence to treatment guidelines among nurses remain under explored. PURPOSE: To explore and describe barriers to treatment guidelines adherence among nurses initiating and managing anti-retroviral therapy and anti-TB treatment in KwaZulu-Natal and North West provinces. DESIGN: This study employed a qualitative exploratory descriptive design. METHODS: Four semi-structured focus group interviews were conducted during 2014 each consisting of four to eight NIMART trained nurses. Audiotaped interviews were transcribed verbatim and analysed using Atlas T.I. software. FINDINGS: During data analysis, two themes emerged: (1) NIMART trained nurses' distress about TB and HIV guidelines adherence that is inclusive of lack of agreement with guidelines, poor motivation to implement guidelines, poor clinical support and supervision, resistance to change, insufficient knowledge or lack of awareness and (2) exterior factors inhibiting nurses' adherence to treatment guidelines which incorporated organisational factors, guidelines-related factors and patient-related factors. CONCLUSION: This qualitative study identified that nurses have substantial concerns over guideline adherence. If NIMART trained nurses' barriers inhibiting adherence to treatment guidelines cannot be remedied, patient outcomes may suffer and South Africa will struggle to meet the 90-90-90 targets.
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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 | 0,000 |
| 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 découle