Non‐physician clinician provided HIV treatment results in equivalent outcomes as physician‐provided care: a meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A severe healthcare worker shortage in sub-Saharan Africa is inhibiting the expansion of HIV treatment. Task shifting, the transfer of antiretroviral therapy (ART) management and initiation from doctors to nurses and other non-physician clinicians, has been proposed to address this problem. However, many health officials remain wary about implementing task shifting policies due to concerns that non-physicians will provide care inferior to physicians. To determine if non-physician-provided HIV care does result in equivalent outcomes to physician-provided care, a meta-analysis was performed. METHODS: Online databases were searched using a predefined strategy. The results for four primary outcomes were combined using a random effects model with sub-groups of non-physician-managed ART and -initiated ART. TB diagnosis rates, adherence, weight gain and patient satisfaction were summarized qualitatively. RESULTS: Mortality (N=59,666) had similar outcomes for non-physicians and physicians, with a hazard ratio of 1.05 (CI: 0.88-1.26). The increase in CD4 levels at one year, as a difference in means of 2.3 (N=17,142, CI: -12.7-17.3), and viral failure at one year, as a risk ratio of 0.89 (N=10,344, CI: 0.65-1.23), were similar for physicians and non-physicians. Interestingly, loss to follow-up (LTFU) (N=53,435) was reduced for non-physicians with a hazard ratio of 0.72 (CI: 0.56-0.94). TB diagnosis rates, adherence and weight gain were similar for non-physicians and physicians. Patient satisfaction appeared higher for non-physicians in qualitative components of studies and was attributed to non-physicians spending more time with patients as well as providing more holistic care. CONCLUSIONS: Non-physician-provided HIV care results in equivalent outcomes to care provided by physicians and may result in decreased LTFU rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».