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Enregistrement W4402978042 · doi:10.1371/journal.pone.0308784

Acceptability determinants of a proposal to reduce antiretroviral treatment to an oral two-drug regimen among patients living with HIV and physicians in France

2024· article· en· W4402978042 sur OpenAlexaff
Anne Sophie Petit, Clotilde Allavena, David Zucman, Laurent Hocqueloux, Olivia Rousset‐Torrente, Guillaume Roucoux, Claudine Duvivier, Gwenaël Le Moal, Olivier Chassany, Martin Duracinský

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesCentre Hospitalier Universitaire de PoitiersCentre Hospitalier Universitaire de RennesCentre Hospitalier Universitaire de Clermont-Ferrand
Mots-clésThematic analysisRegimenMedicineQualitative researchHuman immunodeficiency virus (HIV)Family medicineDrugPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An oral two-drug regimen (O2DR) in the form of a once-a-day single tablet is now recommended for treatment switching and treatment initiation for HIV. In clinical care, the process of treatment change refers to adaptation issues, both individual and within the care relationship. The study aim is to present the determinants involved in the acceptability of switching to O2DR in the PROBI (Patient-Reported Outcomes BItherapy) qualitative study. The study includes 30 interviews: 15 were conducted with doctors caring for people living with HIV, 15 were conducted with patients who had been offered a change of treatment. A double analysis was carried out: lexicometric analysis to highlight the structuring of the discourse around the change in treatment and a thematic analysis to understand the associated issues more precisely. The results highlighted common concerns with respect to switching to O2DR. Also, the caregiver-patient relationship was a central determinant in treatment switching. Information, knowledge and representations of O2DR are also factors facilitating treatment change and should be taken into account for doctors' and patients' 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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