Reconciling the science and policy divide: The reality of scaling up antiretroviral therapy in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
With the world's largest national treatment programme and over 340 000 incident cases annually, the response to HIV in South Africa is hotly contested and there is sometimes a dissonance between activism, science and policy. Too often, policy, whilst well intentioned, is informed only by epidemiological data. The state of the healthcare system and sociocultural factors drive and shape the epidemic and its response. By analysis of the financial, infrastructural, human resources for health, and governance landscape in South Africa, we assess the feasibility and associated costs of implementing a universal test and treat programme. We situate a universal test and treat strategy within the governance, fiscal, human resources for health, and infrastructural landscape in South Africa. We argue that the response to the epidemic must be forward thinking, progressive and make the most of the benefits from treatment as prevention. However, the logistics of implementing a universal test and treat strategy mean that this option is problematic in the short term. We recommend a health systems strengthening HIV treatment and prevention approach that includes scaling up treatment (for treatment and prevention) along with a range of other prevention strategies.
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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 | 0,043 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,023 |
| Communication savante | 0,019 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».