Factors Influencing Adherence to Antiretroviral Therapy (ART) among Adolescents Living with Human Immunodeficiency virus (HIV) in Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
Background: HIV continues to be an important public health concern among adolescents. To reduce the high rate of mortality and improve the quality of life among people with HIV, WHO guidelines emphasize the early initiation of ART drugs in HIV-infected persons regardless of their CD4 count and clinical status. However, adherence to ART remains low in adolescents between 10 to 19 years from low and middle-income countries (LMICs). Objective: To determine the factors influencing adherence to ART among adolescents with HIV in Rwanda. Method: A cross-sectional design using proportional stratified random sampling to select 166 adolescents was conducted. Data were analyzed using descriptive and inferential statistics with a p-value <0.05 and a CI of 95%. Results: The overall adherence to ARTs was 38%. Assistance of clinical staff in taking medication (p<0.001) and the help of parents in taking medication (p<0.001) positively influenced adherence to ART. Insufficient health care providers, forgetfulness (p=0.009), and dosage too complex (p=0.044) negatively influenced adherence to ART. Conclusion: Factors such as some one reminding adolescents to take medication, non-stigmatization, and absence of side effects were positively associated with ART adherence. On the other hand, forgetfulness, complex dosage, being isolated and inadequate education about medications negatively affect adherence to ARTs. There is a need to set strategies to increase adherence to ARTs, including expert clients and trustable guardians in care provision. All adolescents should receive adequate counselling and health education before the initiation of ARTs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».