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Enregistrement W2969156245 · doi:10.1080/09540121.2019.1653441

Perspectives on ART adherence among Zambian adults living with HIV: insights raised using HIV-related disability frameworks

2019· article· en· W2969156245 sur OpenAlexafffund
Jill Hanass‐Hancock, Virginia Bond, Patricia Solomon, Cathy Cameron, Margaret Maimbolwa, J. Anitha Menon, Stephanie Nixon

Notice bibliographique

RevueAIDS Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensCentre for Disability Prevention and RehabilitationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHuman immunodeficiency virus (HIV)MedicineRehabilitationGerontologyPublic healthFamily medicineNursingPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anti-retroviral treatment (ART) has improved the survival of people living with HIV in Africa. Living with chronic HIV comes with new health and functional challenges and the need to manage ART adherence. The Sepo Study applied disability frameworks to better understand living with chronic HIV while using ART. The study followed 35 people (18 women, 17 men) living with HIV and on ART 6 months or longer in private and public health facilities in Lusaka, Zambia over 18-months (2012-2015). A total of 99 in-depth interviews were conducted. Conventional content analysis and NVIVOv10 were applied to analyse the data. Participants were adhering to ART at the times of the interviews and therefore less likely to report major challenges with adherence. Three main themes emerged from the data related to adherence. Firstly, ART was regarded as "giving life", which underscored adherence. Secondly, all participants described strategies for to managehealth and functional limitations, which they attributed as side-effects or chronicity. Thirdly, participants described experiences of uncertainty, including the efficacy of new regimens, potential loss of functioning, risk of new health problems, and death. Long-term ART managment in Africa needs to integrate rehabilitation approaches to address functional limitations, uncertainties, strengthen and support for adherence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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