Disadvantage and the experience of treatment for multidrug-resistant tuberculosis (MDR-TB)
Notice bibliographique
Résumé
In the present research, we aimed to demonstrate how exploring patients’ treatment experiences may help decision makers better understand and pay attention to social impacts of health interventions. We take multi-drug-resistant tuberculosis (MDR-TB) as a paradigm case of a disease that disproportionately affects people already living with disadvantage and for which treatment itself is extremely burdensome. We conducted a total of 140 in-depth interviews with 53 patients, 56 health care providers, and 31 community members.We found that the burdens of MDR-TB treatment described by respondents fell into two categories: those related to managing the medications (n=77) and those related to other aspects of completing treatment (n=52). Respondents also identified social support (n=121), access to essential goods and services (n=74), personal motivation (n=52), and patient knowledge about the relationship between treatment completion and potential cure (n=44) as factors that may either lighten treatment burdens and facilitate completion or add to treatment burdens and inhibit completion. When asked specifically about preferences for MDR-TB treatment advances, respondents favored a shorter course of treatment (n=52) and fewer pills (n=51) over fewer side effects (n=18). According a pattern analysis applied across the data using the core dimensions of social justice we found that experiencing the side effects of MDR-TB treatment tends uniformly to erode all three dimensions. Our findings demonstrate how systematic collection of data about patients’ lived experience can inform decision-making regarding the social impacts of health interventions in at-risk community living with a high-burden of disease from the perspective of disadvantage.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».