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Enregistrement W3136753105 · doi:10.1016/s2214-109x(20)30548-9

Dynamic needs and challenges of people with drug-resistant tuberculosis and HIV in South Africa: a qualitative study

2021· article· en· W3136753105 sur OpenAlexaff
Amrita Daftary, Shinjini Mondal, Jennifer Zelnick, Gerald Friedland, Boitumelo Seepamore, Resha Boodhram, K. Rivet Amico, Nesri Padayatchi, Max R. O’Donnell

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Global Health ResearchYork University
Organismes subventionnairesEuropean and Developing Countries Clinical Trials PartnershipNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesFogarty International CenterNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineFocus groupContext (archaeology)Qualitative researchTuberculosisFamily medicinePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is little evidence of patient acceptability for drug-resistant tuberculosis (DRTB) care in the context of new treatment regimens and HIV co-infection. We aim to describe experiences of DRTB-HIV care among patients in KwaZulu-Natal province, South Africa. METHODS: In this qualitative study using Bury's framework for chronic illness, we conducted 13 focus groups at a tertiary hospital with 55 patients co-infected with DRTB and HIV (28 women, 27 men) who were receiving new bedaquiline-based treatment for DRTB, concurrent with antiretroviral therapy. Eligible patients were consenting adults (aged >18 years) with confirmed DRTB and HIV who were enrolled into the PRAXIS study within 2 weeks of initiating bedaquiline-based treatment for DRTB. Participants were recruited from the PRAXIS cohort to participate in a focus group based on their time in DRTB treatment: early (2-6 weeks after treatment initiation), middle (2-6 months after discharge or treatment initiation if never hospitalised), and late (>6 months after treatment initiation). Focus groups were carried out in isiZulu language, audio recorded, and translated to English within 4 weeks. Participants were asked about their experiences of DRTB and HIV care and treatment, and qualitative data were coded and thematically analysed. FINDINGS: From March, 2017, to June, 2018, distinctive patient challenges were identified at four critical stages of DRTB care: diagnosis, marked by centralised hospitalisation, renunciation from routine life, systemic stigmatisation and, for patients with longstanding HIV, renewed destabilisation; treatment initiation, marked by side-effects, isolation, and social disconnectedness; discharge, marked by brief respite and resurgent therapeutic and social disruption; and continuity, marked by deepening socioeconomic challenges despite clinical recovery. The periods of diagnosis and discharge into the community were particularly difficult. Treatment information and agency in decision making was a persistent gap. Sources of stigmatisation shifted with movement between the hospital and community. Resilience was built by connecting to peers, self-isolating, financial and material security, and a focus on recovery. INTERPRETATION: People with DRTB and HIV undergo disruptive, life-altering experiences. The lack of information, agency, and social protections in DRTB care and treatment causes wider-reaching challenges for patients compared with HIV. Decentralised, community, peer-support, and differentiated care models for DRTB might be ameliorative and help to maximise the promise of new regimens. FUNDING: US National Institutes of Health. TRANSLATION: For the isiZulu translation of the abstract see Supplementary Materials section.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,709

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,336 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations51
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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