Perceptions and Challenges Experienced by African Physicians When Prescribing Methotrexate for Rheumatic Disease: An Exploratory Study
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Guidelines for methotrexate (MTX) use in rheumatic disease may not be feasible for physicians practicing in the least developed countries. We aimed to understand the experiences of MTX prescribers relating to MTX use for rheumatic disease in African countries to inform the development of culturally and geographically appropriate recommendations. METHODS: African physicians who self-identified as MTX prescribers from countries classified as having a low versus a medium or high Human Development Index (L-HDI versus MH-HDI) participated in semistructured interviews between August 2016 and September 2017. Interviews were transcribed verbatim, coded thematically, and stratified by HDI. RESULTS: Physicians (23 rheumatologists; six internists) from 29 African countries were interviewed (15 L-HDI; 14 MH-HDI). Identified barriers to MTX use included inconsistent MTX supply (reported by 87% L-HDI versus 43% MH-HDI), compounded by financial restrictions (reported by 93% L-HDI versus 64% MH-HDI), patient hesitancy based partly on cultural beliefs and societal roles (reported by 71%), few prescribers (reported by 33%), prevalent infections (especially viral hepatitis, tuberculosis, and human immunodeficiency virus), and both availability and cost of monitoring tests. MTX pretreatment evaluation and starting and maximal doses were similar between L-HDI countries and MH-HDI countries. CONCLUSION: The challenges of treating rheumatic disease in African countries include unreliable drug availability and cost, limited subspecialists, and patient beliefs. Adapting recommendations for MTX use in the context of prevalent endemic infections; ensuring safe but feasible MTX monitoring strategies, enhanced access to stable drug supply, and specialized rheumatology care; and improving patient education are key to reducing the burden of rheumatic diseases in L-HDI countries.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 découle