Constrains Faced by Tb Patients Leading to Non-Compliance: A Cross Sectional Study in Mardan, Kpk, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pakistan is among the high endemic countries for TB and ranked 5th in the high TB burden countries with estimated 4th highest prevalence of multidrug resistance (MDR) TB. TB patients in Pakistan are facing different socio-economic and cultural constraints. TB patients are stigmatized and have been affected negatively due to poor knowledge about the disease dynamics, wrong socio-cultural myths and misapprehensions in general public. Objective: The study conducted by active TB patients to explore and evaluate different constraints that TB patients are facing in Mardan, Pakistan. Methods: A cross sectional study was conducted in district Mardan during March to June 2015. From 350 selected patients 210 were enrolled in study after informed consents. Data were collected though structured questionnaire and statistically analyzed by Epi-info/SPSS. Results: Overcrowding (P=.001, CI, 95%), unawareness of disease (86%), low educational status (P<.002, CI 95%), poverty and access to healthcare facilities were directly related to poor compliance. Attitude of family members, colleagues, society and even healthcare staff (P=.002, CI 95%) were also found significant. Age groups, marital status and treatment duration were found to be highly significant (P<.002). 85% patients were unaware with the risk factors and precautions during the treatment. 42% patients were unemployed, 58% employed less than 200 USD/month (P=.001, CI 95%). 59% patients complained worst behavior of their colleagues (P=.001) and 41.7% complained worst behavior of healthcare staff (P=.003, CI 95%). Conclusions: TB patients were found stigmatized due to poor economic conditions and bad attitude of family, colleagues and healthcare staff. Unemployment, malnutrition and overcrowding were among the worst constraints. Sensitization of medical staff and doctors to diagnose the disease in time and behave properly with patients is recommended. Dedicated patients and family education sessions must be conducted.
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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 | 0,001 | 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 ».