The Costs of Scaling Up HIV Prevention for High Risk Groups: Lessons Learned from the Avahan Programme in India
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The study objective is to measure, analyse costs of scaling up HIV prevention for high-risk groups in India, in order to assist the design of future HIV prevention programmes in South Asia and beyond. DESIGN: Prospective costing study. METHODS: This study is one of the most comprehensive studies of the costs of HIV prevention for high-risk groups to date in both its scope and size. HIV prevention included outreach, sexually transmitted infections (STI) services, condom provision, expertise enhancement, community mobilisation and enabling environment activities. Economic costs were collected from 138 non-government organisations (NGOs) in 64 districts, four state level lead implementing partners (SLPs), and the national programme level (Bill and Melinda Gates Foundation (BMGF)) office over four years using a top down costing approach, presented in US$ 2011. RESULTS: Mean total unit costs (2004-08) per person reached at least once a year and per monthly contact were US$ 235(56-1864) and US$ 82(12-969) respectively. 35% of the cost was incurred by NGOs, 30% at the state level SLP and 35% at the national programme level. The proportion of total costs by activity were 34% for expertise enhancement, 37% for programme management (including support and supervision), 22% for core HIV prevention activities (outreach and STI services) and 7% for community mobilisation and enabling environment activities. Total unit cost per person reached fell sharply as the programme expanded due to declining unit costs above the service level (from US$ 477 per person reached in 2004 to US$ 145 per person reached in 2008). At the service level also unit costs decreased slightly over time from US$ 68 to US$ 64 per person reached. CONCLUSIONS: Scaling up HIV prevention for high risk groups requires significant investment in expertise enhancement and programme administration. However, unit costs decreased with programme expansion in spite of an increase in the scope of activities.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».