Outcomes of a nurse‐managed service for stable <scp>HIV</scp>‐positive patients in a large <scp>S</scp>outh <scp>A</scp>frican public sector antiretroviral therapy programme
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Models of care utilizing task shifting and decentralization are needed to support growing ART programmes. We compared patient outcomes between a doctor-managed clinic and a nurse-managed down-referral site in Cape Town, South Africa. METHODS: Analysis included all adults who initiated ART between 2002 and 2011 within a large public sector ART service. Stable patients were eligible for down-referral. Outcomes [mortality, loss to follow-up (LTFU), virologic failure] were compared under different models of care using proportional hazards models with time-dependent covariates. RESULTS: Five thousand seven hundred and forty-six patients initiated ART and over 5 years 41% (n = 2341) were down-referred; the median time on ART before down-referral was 1.6 years (interquartile range, 0.9-2.6). The nurse-managed down-referral site reported lower crude rates of mortality, LTFU and virologic failure compared with the doctor-managed clinic. After adjustment, there was no difference in the risk of mortality or virologic failure by model of care. However, patients who were down-referred were more likely to be LTFU than those retained at the doctor-managed site (adjusted hazard ratio, 1.36; 95% CI, 1.09-1.69). Increased levels of LTFU in the nurse-managed vs. doctor-managed service were observed in subgroups of male patients, those with advanced disease at initiation and those who started ART in the early years of the programme. CONCLUSION: Reorganization of ART maintenance by down-referral to nurse-managed services is associated with programme outcomes similar to those achieved using doctor-driven primary care services. Further research is necessary to identify optimal models of care to support long-term retention of patients on ART in resource-limited settings.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».