Exploring the Socio-cultural Dynamics of Treatment Adherence amongst Females living with Pulmonary Tuberculosis in Karachi, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Background & Objective: Pakistan ranks fifth amongst thirty high-burden TB countries and fourth-highest in prevalence of multi-drug resistant TB. Despite higher TB rates among men, women disproportionately experience unsuccessful treatment outcomes. The National TB-Control Program despite its contributions has not adequately addressed underlying grassroots factors, particularly those impacting women, that contribute to poor treatment-outcomes. Thus the objective is to explore socio-cultural and grassroots factors influencing treatment non-adherence amongst females living with Pulmonary TB. Methods: A qualitative Phenomenological design was adopted. Twelve in-depth interviews were conducted at a TB Clinic in Karachi (from February to May 2020) with participants including (i) females living with Pulmonary TB and (ii) healthcare providers engaged in TB service-provision. Interviews were semi-structured and conducted in-person. Data was analyzed inductively using thematic analysis. Results: Three themes contributing to treatment non-adherence emerged, which are: A) The burden of home-making with sub-themes of a culture of matriarchy, traditional household norms, and intended non-disclosure of TB status; B) The journey of pursing treatment with subthemes of challenges in accessing diagnostic services, barriers in treatment adherence/continuation, unique treatment-related misconceptions; and C) TB myths with subthemes emphasizing local rumors and an inherent lack of trust in public healthcare services. Conclusion: This study reveals important grassroots, socio-cultural and physical barriers to treatment adherence among women, including gender, social norms and treatment demands. Addressing these requires a holistic approach prioritizing community empowerment with a focus on understanding day-to-day lived experiences of TB and enhancing healthcare provider capacity.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».