Density of Healthcare Providers and Patient Outcomes: Evidence from a Nationally Representative Multi-Site HIV Treatment Program in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined the association between density of healthcare providers and patient outcomes using a large nationally representative cohort of patients receiving combination antiretroviral therapy (cART) in Uganda. DESIGN: We obtained data from The AIDS Support Organization (TASO) in Uganda. Patients 18 years of age and older who initiated cART at TASO between 2004 and 2008 contributed to this analysis. The number of healthcare providers per 100 patients, the number of patients lost to follow-up per 100 person years and number of deaths per 100 person years were calculated. Spearman correlation was used to identify associations between patient loss to follow-up and mortality with the healthcare provider-patient ratios. RESULTS: We found no significant associations between the number of patients lost to follow-up and physicians (p = 0.45), nurses (p = 0.93), clinical officers (p = 0.80), field officers (p = 0.56), and healthcare providers overall (p = 0.83). Similarly, no significant associations were observed between mortality and physicians (p = 0.65), nurses (p = 0.49), clinical officers (p = 0.73), field officers (p = 0.78), and healthcare providers overall (p = 0.73). CONCLUSIONS: Patient outcomes, as measured by loss to follow-up and mortality, were not significantly associated with the number of doctors, nurses, clinical officers, field officers, or healthcare providers overall. This may suggest that that other factors, such as the presence of volunteer patient supporters or broader political or socioeconomic influences, may be more closely associated with outcomes of care among patients on cART in Uganda.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».