Ambulatory Treatment for Multidrug-Resistant Tuberculosis in Rural Haiti: A Mixed-Methods Study of Social and Economic Factors Affecting Timely Diagnosis and Treatment Success
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Patients with MDR-TB in remote areas of Haiti face barriers that delay their ability to initiate and complete treatment. These barriers must be addressed to ensure successful decentralization of MDR-TB treatment. We conducted a mixed-methods study at two MDR-TB facilities in rural Haiti to identify factors that impact MDR-TB treatment initiation and documented treatment response after discharge from hospital. METHODS: We enrolled patients who started MDR-TB treatment at two Zanmi Lasante MDR-TB facilities in Haiti between October 2015 and March 2016. We conducted interviews with patients at discharge to assess factors creating delay in treatment initiation; performed a longitudinal quantitative assessment of patient wellbeing at discharge and for four months after; and conducted a second interview with the same patients and family caregivers to identify obstacles to transition from hospital-based care to ambulatory treatment. Qualitative data were coded into six final conceptual categories representing patient experiences with TB treatment and care. We then explored how the patient experience during transition might affect the score obtained in the quantitative assessment. RESULTS: We enrolled 17 MDR-TB patients and 16 family members. Four patients were identified as having poor clinical response after discharge, characterized by low BMI, low hemoglobin, compromised activities of daily life, food insecurity, depression and other treatment side effects. Patients with poor response also experienced limited social support and difficult living conditions. Factors contributing to delayed treatment initiation were present at discharge and may compromise response. These include financial (lost wages, costly transportation) and logistical barriers to reaching highly centralized treatment facilities. The results highlight the barriers that MDR-TB patients in rural Haiti face to find and successfully complete lifesaving treatment. CONCLUSION: Properly implemented decentralized care will help overcome geographical barriers. Strong nutritional, social and financial support are essential to support appropriate treatment for the disease.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».