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Enregistrement W4392288703 · doi:10.18280/ijdne.190134

Factors Influencing Non-Adherence to Antiretroviral Therapy Among HIV/AIDS Patients in Western Sumatra: Implications for Practice in the Post-COVID-19 Era

2024· article· en· W4392288703 sur OpenAlexvenueno aff
Adriani Suwito, Ikhwana Elfitri, Afriwardi AFRIWARDI, Arina Widya, Afrizal Afrizal, Hardisman Hardisman, Achmad Syafruddin, Amel Yanis, Evi Hasnita

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntiretroviral therapyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Human immunodeficiency virus (HIV)VirologyMedicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakFamily medicineEnvironmental healthViral loadInternal medicineDiseaseOutbreakInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study seeks to elucidate the factors contributing to non-adherence to antiretroviral therapy (ART) among HIV/AIDS patients in Western Sumatra, with a view to informing practice in the post-COVID-19 era.Utilizing a mixed-methods approach that combines qualitative analyses and survey techniques, in-depth interviews were conducted with 26 patients at M. Djamil Hospital, serving a diverse patient population across Western Sumatra, Indonesia.Non-adherence was frequently attributed to factors such as medication-related boredom, forgetfulness, busyness, geographic inaccessibility to healthcare facilities, stigma, economic constraints, insurance challenges, and concerns related to COVID-19.Additionally, adverse effects of the medication, including dizziness, nausea, vomiting, sleepiness, irregular heartbeat, rash, and diarrhea were reported.Furthermore, the critical role of non-governmental organizations (NGOs) in patient support through education, medication delivery, and home visits was identified.The findings underscore a complex interplay of behavioral, socio-economic, and systemic factors underpinning non-adherence.It is posited that healthcare providers, by recognizing these determinants, can develop targeted interventions to enhance adherence, such as personalized communication strategies, including phone calls and home visits, in alignment with the UNAIDS program's long-term objectives.This study contributes to the existing literature by highlighting the multifaceted reasons behind ART nonadherence in a post-pandemic context, suggesting a need for comprehensive strategies that address both individual and structural barriers to optimize treatment outcomes for HIV/AIDS patients.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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