Neurocognitive decline as a major predictor of nonadherence to antiretroviral therapy among adults living with HIV in Dodoma region, central Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The survival of people living with human immunodeficiency virus (HIV)/acquired immunodeficiency syndrome largely depends on good adherence to antiretroviral medications. Neuropsychiatric conditions such as major depressive disorders (MDDs) and neurocognitive disorders, in particular, are common in the HIV population and attributed to suboptimal adherence to antiretroviral treatment and overall poor clinical outcomes. This study aimed to determine the association between neurocognitive disorders and nonadherence to antiretroviral therapy (ART) in the Dodoma region's adult population living with HIV. Methods The study was conducted in Dodoma Regional Referral Hospital using a cross‐sectional design to assess 397 participants through a systematic sampling approach. Montreal Cognitive Assessment was used to determine neurocognitive function, while the Simplified Medical Adherence Questionnaire was used to assess nonadherence to ART. Logistic regression analysis was computed to determine the association between cognitive decline and nonadherence to ART while controlling for sociodemographic and clinical confounders. Results Out of the 397 recruited participants, 266 (67.00%) and 41 (10.33%) met the criteria for neurocognitive decline and nonadherence to ART. Participants with cognitive impairment had a significantly poorer adherence rate than those without, even after controlling for confounders adjusted odds ratio (aOR): 2.183 (95% confidence interval [CI]: 1.031, 4.630, p = 0.0413). MDD was the only additional factor that remained significantly associated with ART nonadherence (aOR: 4.332, 95% CI: 1.634, 11.485, p = 0.0032). Conclusion Neurocognitive disorders are strong predictor of suboptimal adherence to ART; a comorbid neuropsychiatric condition such as MDD may further compromise the ART adherence rate leading to poor HIV care and poor clinical outcome. Further research with systematic and more robust studies in the field will provide a baseline to design and integrate appropriate care models to maximize ART adherence in HIV care. Integration of psychiatric services in HIV care can benefit the overall patient outcome.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».