Measuring the Outcomes of a Comprehensive HIV Care Course
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effects of the Infectious Diseases Institute's 4-week course for African doctors on comprehensive management of HIV including antiretroviral therapy on four outcomes: (1) clinical skills, (2) clinical activities, (3) monitoring of HIV patients, and (4) training activities DESIGN: Clinical exam at beginning and end of course and at follow-up 3 to 4 months later, and a cross-section telephone survey. METHODS: Forty-seven doctors attending the course (October 2004, November 2004, March 2005, and April 2005) agreed to participate. A 17-item Clinical Exam Checklist was used to assess clinical skills. A telephone survey was conducted 1 month after the course to collect data in four areas: clinical activities, monitoring of HIV patients, case studies on initiation of ART, and training activities. RESULTS: The course improved the clinical skills of doctors. Between the beginning and end of the course, their clinical skills improved significantly in 11 of 17 areas (n = 34). Between the end of the course and follow-up, their skills improved significantly in three areas (n = 14). The trainees were practicing HIV care and training. The telephone survey (n = 46) showed that 93% of trainees treated HIV patients, 35% provided training on HIV, and 47% monitored the weight of the last HIV patient treated (patient's weight was a clinical end point to measure health status). At follow-up, everyone provided training and trained an average of 20 people per month.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».