Task shifting redefined: removing social and structural barriers to improve delivery of HIV services for people who inject drugs
Notice bibliographique
Résumé
HIV infection among people who inject drugs (IDU) remains a major global public health challenge. However, among IDU, access to essential HIV-related services remains unacceptably low, especially in settings where stigma, discrimination, and criminalization exist. These ongoing problems account for a significant amount of preventable morbidity and mortality within this population, and indicate the need for novel approaches to HIV program delivery for IDU. Task shifting is a concept that has been applied successfully in African settings as a way to address health worker shortages. However, to date, this concept has not been applied as a means of addressing the social and structural barriers to HIV prevention and treatment experienced by IDU. Given the growing evidence demonstrating the effectiveness of IDU-run programs in increasing access to healthcare, the time has come to extend the notion of task shifting and apply it in settings where stigma, discrimination, and criminalization continue to pose significant barriers to HIV program access for IDU. By involving IDU more directly in the delivery of HIV programs, task shifting may serve to foster a new era in the response to HIV/AIDS among IDU.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».