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http://monografias.uem.mz/handle/123456789/4326| Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Título: | Análise dos factores que contribuem para desistências ao tratamento anti-retroviral no Centro de Saúde da Macia no período de Julho de 2020 á Junho de 2021 |
| Autor(es): | Manhiça, Januário Jorge |
| Primeiro Orientador: | Mutombene, Zacarias Bernardo |
| Resumo: | A introdução do Tratamento Anti-retroviral mostrou-se útil na redução da morbilidade, mortalidade e da melhoria na qualidade de vida em pacientes infectados por HIV. Con- tudo, o sucesso do TARV está fortemente dependente duma óptima adesão reportada pelos especialistas da saúde como sendo acima de 95%. Segundo Organização Mundial da Saúde em 2008, um dos principais factores que exerce maior in uência no aumento dos casos de desistência à TARV em Moçambique é a distância entre o posto de saúde e o local de residência. No ano seguinte o Instituto Nacional de Estatística a rma que as desistências à TARV têm sido um dos factores no acréscimo das taxas de mortalidade pelo HIV em Moçambique. Deste modo procura-se saber, quais são as variáveis que mais in uenciam nas desistências e propor um modelo que possa prever a probabilidade das desistências ao TARV. Para a realização deste estudo foram usados dados de registos de casos de desistências ao TARV entre Julho 2020 a Junho 2021 no centro de saúde da Ma- cia. O estudo contou com as seguintes variáveis: sexo, idade, estado civil, nível acadêmico, estado do paciente, tempo de permanência no tratamento e a distância entre o centro de saúde e o local de residência. A variável dependente é o estado do paciente, podendo ter duas categorias - saída e activo . Para analisar as variáveis que in uenciam nas desis- tências da TARV, foram feitos os testes de comparação de médias de T-student, testes de independência de Qui-quadrado e em seguida a estimação do modelo de regressão Logís- tica. O modelo de regressão logística encontrado neste estudo mostrou-se consistente ao apresentar uma capacidade de classi cações correctas elevada (71.2%), pelo que pode ser usado para prever a probabilidade de desistência ao TARV mediante suas características. De forma a aprofundar as causas que levam os pacientes a desistirem dos tratamentos com ARVs, poderia-se aproveitar os encontros de grupos de apoio constituídos por pessoas vi- vendo com HIV para fazer avaliações qualitativas de satisfação de utente em relação ao seu seguimento numa determinada unidade sanitária. |
| Abstract: | The introduction of Antiretroviral Treatment has proven useful in reducing morbidity, mortality and improving the quality of life of HIV-infected patients. However, the success of ART is strongly dependent on optimal adherence, reported by health experts as being above 95%. According to the World Health Organization in 2008, one of the main factors that has the greatest in uence on the increase in cases of ART dropout in Mozambique is the distance between the health center and the place of residence. The following year, the National Institute of Statistics stated that ART dropouts have been one of the factors in the increase in HIV mortality rates in Mozambique. Therefore, we seek to know which variables most in uence dropouts and to propose a model that can predict the probability of ART dropouts. To carry out this study, data from records of cases of ART dropouts between July 2020 and June 2021 at the Macia health center were used. The study included the following variables: sex, age, marital status, academic level, patient status, length of stay in treatment and distance between the health centre and the place of residence. The dependent variable is the patient status, which can have two categories - discontinued and active . To analyse the variables that in uence ART dropouts, Student's t-tests for comparison of means, Chi-square independence tests and then the estimation of the logistic regression model were performed. The logistic regression model found in this study proved to be consistent, presenting a high correct classi cation capacity (71.2%), and therefore can be used to predict the probability of ART dropout based on its characteristics. In order to further investigate the causes that lead patients to drop out of ARV treatments, support group meetings made up of people living with HIV could be used to carry out qualitative assessments of user satisfaction with their follow-up in a given health unit. |
| Palavras-chave: | Tratamento anti-retroviral Modelos de regressão logística TARV |
| CNPq: | Ciências Exactas e da Terra Estatística |
| Idioma: | por |
| País: | Moçambique |
| Editor: | Universidade Eduardo Mondlane |
| Sigla da Instituição: | UEM |
| metadata.dc.publisher.department: | Departamento de Matemática e Informática |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://monografias.uem.mz/handle/123456789/4326 |
| Data do documento: | 1-Out-2024 |
| Aparece nas coleções: | FC - Estatística |
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