Barriers to treatment adherence for individuals with latent tuberculosis infection: A systematic search and narrative synthesis of the literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We investigated the rates of initiation and completion of treatment for latent TB infection (LTBI), factors explaining nonadherence and interventions to improve treatment adherence in countries with low TB incidence. DESIGN: A systematic search was performed in PubMed and Embase. All included articles were assessed for risk of bias. A narrative synthesis of the results was conducted. RESULTS: There were 54 studies included in this review. The proportion of people initiating treatment varied from 24% to 98% and the proportion of people completing treatment varied from 19% to 90%. The main barriers to adherence included the fear or experience of adverse effects, long duration of treatment, financial barriers, lack of transport to clinics (for patients), and insufficient resources for LTBI control. While interventions like peer counseling, incentives, and culturally specific case management have been used to improve adherence, the proportion of people who initiate and complete LTBI treatment still remains low. CONCLUSION: To further improve treatment and LTBI control and to fulfill the World Health Organization goal of eliminating TB in low-incidence countries, greater priority should be given to the use of treatment regimens involving shorter durations and fewer adverse effects, like the 3-month regimen of weekly rifapentine plus isoniazid, supported by innovative patient education and incentive strategies.
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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 | 0,011 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».