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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».