Balancing efficiency, equity and feasibility of HIV treatment in South Africa – development of programmatic guidance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
South Africa, the country with the largest HIV epidemic worldwide, has been scaling up treatment since 2003 and is rapidly expanding its eligibility criteria. The HIV treatment programme has achieved significant results, and had 1.8 million people on treatment per 2011. Despite these achievements, it is now facing major concerns regarding (i) efficiency: alternative treatment policies may save more lives for the same budget; (ii) equity: there are large inequalities in who receives treatment; (iii) feasibility: still only 52% of the eligible population receives treatment.Hence, decisions on the design of the present HIV treatment programme in South Africa can be considered suboptimal. We argue there are two fundamental reasons to this. First, while there is a rapidly growing evidence-base to guide priority setting decisions on HIV treatment, its included studies typically consider only one criterion at a time and thus fail to capture the broad range of values that stakeholders have. Second, priority setting on HIV treatment is a highly political process but it seems no adequate participatory processes are in place to incorporate stakeholders' views and evidences of all sorts.We propose an alternative approach that provides a better evidence base and outlines a fair policy process to improve priority setting in HIV treatment. The approach integrates two increasingly important frameworks on health care priority setting: accountability for reasonableness (A4R) to foster procedural fairness, and multi-criteria decision analysis (MCDA) to construct an evidence-base on the feasibility, efficiency, and equity of programme options including trade-offs. The approach provides programmatic guidance on the choice of treatment strategies at various decisions levels based on a sound conceptual framework, and holds large potential to improve HIV priority setting in South Africa.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle