Time and Money
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIV and tuberculosis (TB) services are provided free of charge in many sub-Saharan African countries, but patients still incur costs. METHODS: Patient-exit interviews were conducted in primary health care clinics in rural South Africa with representative samples of 200 HIV-infected patients enrolled in a pre-antiretroviral treatment (pre-ART) program, 300 patients receiving antiretroviral treatment (ART), and 300 patients receiving TB treatment. For each group, we calculated health expenditures across different spending categories, time spent traveling to and using services, and how patients financed their spending. Associations between patient group and costs were assessed in multivariate regression models. RESULTS: Total monthly health expenditures [1 USD = 7.3 South African Rand (ZAR)] were ZAR 171 [95% confidence interval (CI): 134 to 207] for pre-ART, ZAR 164 (95% CI: 141 to 187) for ART, and ZAR 122 (95% CI: 105 to 140) for TB patients (P = 0.01). Total monthly time costs (in hours) were 3.4 (95% CI: 3.3 to 3.5) for pre-ART, 5.0 (95% CI: 4.7 to 5.3) for ART, and 3.2 (95% CI: 2.9 to 3.4) for TB patients (P < 0.01). Although overall patient costs were similar across groups, pre-ART patients spent on average ZAR 29.2 more on traditional healers and ZAR 25.9 more on chemists and private doctors than ART patients, whereas ART patients spent ZAR 34.0 more than pre-ART patients on transport to clinics (P < 0.05 for all results). Thirty-one percent of pre-ART, 39% of ART, and 41% of TB patients borrowed money or sold assets to finance health care. CONCLUSIONS: Patients receiving nominally free care for HIV/TB face large private costs, commonly leading to financial distress. Subsidized transport, fewer clinic visits, and drug pick-up points closer to home could reduce costs for ART patients, potentially improving retention and adherence. Large expenditure on alternative care among pre-ART patients suggests that transitioning patients to ART earlier, as under HIV treatment-as-prevention policies, may not substantially increase patients' financial burden.
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 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,100 | 0,022 |
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 ».