Outcomes and factors affecting mortality and successful tracing among patients lost to follow-up from antiretroviral therapy in Pawi Hospital, Northwest Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Loss to follow-up (LTFU) is a major public health problem to antiretroviral therapy (ART) programs in sub-Saharan Africa. Failure to account for patients' LTFU outcomes (self-transfers and restarts) can result in inaccurate reporting of retention in care. In Ethiopia, specifically in the Benishangule Gumuz region, high LTFU reported patients, who were not assessed for their outcomes, are identified as a gap. Therefore, our objective was to determine the outcomes (alive or dead) of patients lost to follow-up (LTFU) from ART and identify factors associated with successful tracing and mortality of these patients. RESULTS: = 249), 22.9% were deceased, 47.8% were on ART, and 29.3% had discontinued treatment. However, the remaining untraceable patients were not locatable due to wrong addresses (53.1%), change of residence (29.6%), and/or lack of functional phone contact (17.3%). Some (32.9%) of the patients discontinued because of negative test results, others (21.9%) for spiritual reasons or side effects (28.8%), and the remaining (16.4%) for other reasons. Tracing using phone numbers (AOR = 2.97, 95% CI 1.57-5.59) and existing long-term follow-up period for ART (AOR = 2.13, 95% CI 1.17-3.88) were strong predictors of successful tracing while not receiving cotrimoxazole preventive therapy (CPT) (AOR = 2.59, 95% CI 1.22-5.39) is a predictor for mortality of patients post-LTFU. CONCLUSION: ART programs need to retain current contact information of patients or guardians/friends for tracing. Having phone contact numbers and prolonged lengths of compliance with ART are predictors of successful tracing, while lack of cotrimoxazole preventive therapy is a predictor of mortality. Early tracing of beginners (newly admitted recipients) and updating their detailed information at each follow-up visit is essential.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».