Provider perspectives on empirical antibiotic treatment for tuberculosis-like symptoms in South Africa’s private general practice sector: A qualitative study in two cities
Notice bibliographique
Résumé
While tuberculosis (TB) in South Africa is commonly treated in the public sector, some clients first seek care in the private sector. Research has demonstrated that private general practitioners (GPs) perform less well than do public sector care providers in TB testing and drug-dispensing practices. We aimed to describe GPs' decision-making practices related to empiric antibiotic treatment when presented with symptoms that may be related to TB, to inform potential interventions. Within a larger study on private sector TB management, we qualitatively interviewed 30 purposively selected GPs, who varied by gender, age, practice community, and how they managed TB and HIV in the parent study. Data were analysed through coding and constant comparison. GPs acknowledged the common use of broad-spectrum antibiotics for respiratory symptoms, driven by experience treating presumed bacterial infections and by a desire to rule out other causes before referring clients for potentially inconvenient TB tests in the private or public sector. Management decisions were susceptible to perceived or expressed pressure from clients, who may expect on-the-spot treatment. Additionally, GPs indicated using antibiotics to mitigate financial strain on economically vulnerable clients. Empirical antibiotic treatment for presentations that may be related to TB in the private sector, which can delay TB diagnosis, could be explained by the absence of accessible and affordable TB and general bacteriologic tests at the point of care, leading GPs to, among others, seek to 'rule out' possible bacterial infection. Potential interventions include increasing the salience of inappropriate antibiotic use, heightening GPs' suspicion index for TB, and linking GPs directly to public sector TB tests for clients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».