Antiretroviral treatment toxicity is the next challenge in HIV/AIDS management: institutional-based cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Even though the contribution of antiretroviral drugs is undeniable in the treatment of HIV/AIDS, they can cause mild to serious adverse effects.These drug-related side effects are considered reasons for change of treatment regimen, discontinuation, and poor adherence.The objective of this study was to assess the magnitude of associated factors of antiretroviral treatment (ART) toxicity in adult HIV-positive patients on ART. Material and methods:A cross-sectional study was conducted among a total of 404 study participants.Both primary and secondary data were utilized.Primary data was collected by using questionnaires and physical examination.Secondary data were extracted from patients' charts by using a checklist.Binary logistic regression was applied to determine the associated with ART toxicity factors.Factors with a p-value of < 0.05 were recognized as statistically significant.Results: Of 404 study participants, 68 (16.8%) experienced ART toxicity.Patients with opportunistic infections (p < 0.001) and those taking cotrimoxazole preventive therapy (CPT) (p = 0.045) were at higher risk of developing ART toxicity.Viral load (p = 0.02), WHO staging (p < 0.05), and media unavailability (p = 0.045) were also significantly associated factors.Conclusions: Antiretroviral toxicity was higher in patients with an opportunistic infection, advanced WHO stage, increased viral load, and on CPT.Media availability was also an important factor.Therefore, healthcare providers should closely follow HIV/AIDS patients on CPT, advanced WHO stage, and those with increased viral load.HIV/AIDS patients with opportunistic infections need to be monitored carefully.Alternative information channels, which can be easily accessible, need to be considered by all stakeholders.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».