Shamba Maisha: A pilot study assessing impacts of a micro-irrigation intervention on the health and economic wellbeing of HIV patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIV/AIDS negatively impacts poverty alleviation and food security, which reciprocally hinder the rapid scale up and effectiveness of HIV care programs. Nyanza province has the highest HIV prevalence (15.3%), and is the third highest contributor (2.4 million people) to rural poverty in Kenya. Thus, we tested the feasibility of providing a micro-irrigation pump to HIV-positive farmers in order to evaluate its impact on health and economic advancement among HIV-positive patients and their families. METHODS: Thirty HIV-positive patients enrolled in the Family AIDS Care and Education Services (FACES) program in Kisumu, Kenya were provided a micro-financed loan to receive an irrigation pump and farming guidance from KickStart, the developer of the pump. Economic data, CD4 counts, household health and loan repayment history were collected 12 months after the pumps were distributed. RESULTS: Mean annual family income increased by $1,332 over baseline. CD4 counts did not change significantly. Though income increased, only three (10%) participants had paid off more than a quarter of the loan. CONCLUSIONS: We demonstrated the feasibility of an income-generating micro-irrigation intervention among HIV-positive patients and the collection of health and economic data. While family income improved significantly, loan repayment rates were low- likely complicated by the drought that occurred in Kenya during the intervention period.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,007 | 0,001 |
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 ».