Exploring Barriers and Facilitators of Adherence to Artemisinin-Based Combination Therapies for the Treatment of Uncomplicated Malaria in Children in Freetown, Sierra Leone
Notice bibliographique
Résumé
Medication adherence is an essential step in the malaria treatment cascade. We conducted a qualitative study embedded within a randomized controlled trial comparing the adherence to the recommended dosing of two artemisinin-based combination therapies (ACT) to treat uncomplicated malaria in Freetown, Sierra Leone. This study explored the circumstances and factors that influenced caregiver adherence to the ACT prescribed for their child in the trial. In-depth interviews were conducted with 49 caregivers; all interviews were recorded, transcribed, and translated. Transcripts were coded and aggregated into themes, applying a thematic content approach. We identified four key factors that influenced optimal treatment adherence: (1) health system influences, (2) health services, (3) caregivers' experiences with malaria illness and treatment, and (4) medication characteristics. Specifically, caregivers reported confidence in the health system as facilities were well maintained and care was free. They also felt that health workers provided quality care, leading them to trust the health workers and believe the test results. Ease of medication administration and perceived risk of side effects coupled with caregivers' prior experience treating malaria influenced how medications were administered. To ensure ACTs achieve maximum effectiveness, consideration of these contextual factors and further development of child-friendly antimalarials are needed.
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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 | 0,015 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».