Predictors of Medication Non-Adherence Among Hepatitis B Patients in South Sudan: A Health-Facility-Based Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite the effectiveness of hepatitis B virus (HBV) antiviral treatment therapy in reducing the risk of liver-related complications, such as cirrhosis and hepatocellular carcinoma among chronically infected patients, medication non-adherence continues to hamper the successful management of the infection. The extent of HBV treatment adherence, associated facilitators, and barriers in South Sudan is not established. This study aimed to explore the predictors of medication non-adherence among HBV patients attending a public health facility in, South Sudan. Methods: We conducted a facility-based cross-sectional study of 392 convenience-selected patients using a pretested interviewer-administered questionnaire premised on the information-motivation-behavioral skills (IMB) adherence model between December 2023 and March 2024. The relationship between medication non-adherence and antecedent variables was ascertained by logistic regression analysis. Results: The sample was predominantly male (64.3%), and the mean age was 31.06 (30.19-31.93) years, with 28.1% reporting no formal education. The patients demonstrated inadequate HBV information (4.33±1.93), low motivation (8.20±2.69), and inadequate behavioral skills toward medication adherence (8.45±2.99), as measured on their respective rating scales. Further, more than two-thirds of the patients (70.2%) were HBV medication non-adherent. Younger age (AOR = 4.74, 95% CI = 2.13-10.56), being currently unmarried (AOR = 3.25, 95% CI = 1.76-6.01), unemployment (AOR = 4.19, 95% CI = 1.84-9.56), and increased behavioral skills (AOR = 1.12, 95% CI = 1.84-9.56) significantly influenced medication non-adherence. Lower education (AOR = 0.21, 95% CI = 0.10-0.46) and information adequacy (AOR = 0.63, 95% CI = 0.53-0.75) were associated with lower odds of non-adherence. Conclusion: The study highlights key factors influencing the concerning rate of medication non-adherence among HBV patients in South Sudan. While these identified factors may explain the lingering burden of HBV-related complications, targeted interventions addressing demographic, socioeconomic barriers, and HBV-specific education are essential to enhance adherence and improve health outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».