Diverse clinical and social circumstances: developing patient-centred care for DR-TB patients in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the medical, socio-economic and geographical profiles of patients with rifampicin-resistant TB (RR-TB) and the implications for the provision of patient-centred care. SETTING: Thirteen districts across three South African provinces. DESIGN: This descriptive study examined laboratory and healthcare facility records of 194 patients diagnosed with RR-TB in the third quarter of 2016. RESULTS: The median age was 35 years; 120/194 (62%) of patients were male. Previous TB treatment was documented in 122/194 (63%) patients and 56/194 (29%) had a record of fluoroquinolone and/or second-line injectable resistance. Of 134 (69%) HIV-positive patients, viral loads were available for 68/134 (51%) (36/68 [53%] had viral loads of >1000 copies/ml) and CD4 counts were available for 92/134 (69%) (20/92 [22%] had CD4 <50 cells/mm 3 ). Patients presented with varying other comorbidities, including hypertension (13/194, 7%) and mental health conditions (11/194, 6%). Of 194 patients, 44 (23%) were reported to be employed. Other socio-economic challenges included substance abuse (17/194, 9%) and ill family members (17/194, 9%). Respectively 13% and 42% of patients were estimated to travel more than 20 km to reach their diagnosing and treatment-initiating healthcare facility. CONCLUSIONS: RR-TB patients had diverse medical and social challenges highlighting the need for integrated, differentiated and patient-centred healthcare to better address specific needs and underlying vulnerabilities of individual patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».