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Enregistrement W4389161731 · doi:10.1371/journal.pone.0295046

Barriers and facilitators for interventions to improve ART adherence in Sub-Saharan African countries: A systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4389161731 sur OpenAlexaff
Amos Buh, Raywat Deonandan, James Gomes, Alison Krentel, Olanrewaju Oladimeji, Sanni Yaya

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionCINAHLMedicineMEDLINEFamily medicineRandomized controlled trialSystematic reviewGrey literatureNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The HIV/AIDS pandemic remains a significant public health issue, with sub-Saharan Africa (SSA) at its epicentre. Although antiretroviral therapy (ART) has been introduced to decrease new infections and deaths, SSA reports the highest incidence of HIV/AIDS, constituting two-thirds of the global new infections. This review aimed to elucidate the predominant barriers and facilitators influencing ART adherence and to identify effective strategies to enhance ART adherence across SSA. METHODS: A comprehensive review was conducted on studies examining barriers to ART adherence and interventions to boost adherence among HIV-positive adults aged 15 and above in SSA, published from January 2010 onwards. The research utilized databases like Medline Ovid, CINAHL, Embase, and Scopus. Included were experimental and quasi-experimental studies, randomized and non-randomized controlled trials, comparative before and after studies, and observational studies such as cross-sectional, cohort, prospective and retrospective studies. Two independent reviewers screened the articles, extracted pertinent data, and evaluated the studies' methodological integrity using Joanna Briggs Institute's standardized appraisal tools. The compiled data underwent both meta-analysis and narrative synthesis. RESULTS: From an initial pool of 12,538 papers, 45 were selected (30 for narrative synthesis and 15 for meta-analysis). The identified barriers and facilitators to ART adherence were categorized into seven principal factors: patient-related, health system-related, medication-related, stigma, poor mental health, socioeconomic and socio-cultural-related factors. Noteworthy interventions enhancing ART adherence encompassed counselling, incentives, mobile phone short message service (SMS), peer delivered behavioural intervention, community ART delivery intervention, electronic adherence service monitoring device, lay health worker lead group intervention and food assistance. The meta-analysis revealed a statistically significant difference in ART adherence between the intervention and control groups (pooled OR = 1.56, 95%CI:1.35-1.80, p = <0.01), with evidence of low none statistically significant heterogeneity between studies (I2 = 0%, p = 0.49). CONCLUSION: ART adherence in SSA is influenced by seven key factors. Multiple interventions, either standalone or combined, have shown effectiveness in enhancing ART adherence. To optimize ART's impact and mitigate HIV's prevalence in SSA, stakeholders must consider these barriers, facilitators, and interventions when formulating policies or treatment modalities. For sustained positive ART outcomes, future research should target specific underrepresented groups like HIV-infected children, adolescents, and pregnant women in SSA to further delve into the barriers, facilitators and interventions promoting ART adherence.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,040
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,237
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations29
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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