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Enregistrement W4362522113 · doi:10.1371/journal.pone.0283991

Prevalence and factors associated with HIV treatment non-adherence among people living with HIV in three regions of Cameroon: A cross-sectional study

2023· article· en· W4362522113 sur OpenAlexaff
Amos Buh, Raywat Deonandan, James Gomes, Alison Krentel, Olanrewaju Oladimeji, Sanni Yaya

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCross-sectional studyFamily medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Multivariate analysisOddsAntiretroviral therapyInterviewDemographyLogistic regressionViral loadInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Cameroon, HIV care decentralization is enforced as a national policy, but follow-up of people living with HIV (PLWH) is provider-driven, with little patient education and limited patient participation in clinical surveillance. These types of services can result in low antiretroviral therapy (ART) adherence. The objective of this study was to assess the prevalence and predictors of ART non-adherence among PLWH in Cameroon. METHODS: A cross-sectional descriptive study of PLWH in HIV treatment centres in Cameroon was conducted. Only PLWH, receiving treatment in a treatment centre within the country, who had been on treatment for at least six months and who were at least 21 years old were included in the study. Individuals were interviewed about their demographics and ART experiences. Data were collected using a structured interviewer-administered questionnaire and analyzed using STATA version 14. RESULTS: A total of 451 participants participated in this study, 33.48% were from the country's Southwest region. Their mean age was 43.42 years (SD: 10.42), majority (68.89%) were females. Overall proportion of ART non-adherence among participants was 37.78%, 35.88% missed taking ART twice in the last month. Reasons for missing ART include forgetfulness, business and traveling without drugs. Over half of participants (54.67%) know ART is life-long, 53.88% have missed ART service appointments, 7.32% disbelieve in ART benefits, 28.60% think taking ART gives unwanted HIV Status reminder and 2.00% experienced discrimination seeking ART services. In the multivariate analysis, odds of ART non-adherence in participants aged 41 and above was 0.35 times (95%CI: 0.14, 0.85) that in participants aged 21-30 years, odds of ART non-adherence comparing participants who attained only primary education to those who attained higher than secondary education was 0.57 times (95%CI: 0.33, 0.97) and the odds of ART non-adherence in participants who are nonalcohol consumers was 0.62 times (95%CI: 0.39, 0.98) that in alcohol consumers. CONCLUSION: High proportion of participants are ART non-adherent, and the factors significantly associated with ART non-adherence include age, education and alcohol consumption. However, some reasons for missing ART are masked in participants' limited knowledge in taking ART, disbelief in ART benefits, feelings that ART gives unwanted HIV status reminder and experiencing discrimination when seeking ART services. These underscores need to improve staff (health personnel) attitudes, staff-patient-communication, and proper ART prior initiation counselling of patients. Future studies need to focus on assessing long-term ART non-adherence trends and predictors using larger samples in many treatment centres and regions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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