Improving health outcomes through concurrent HIV program scale-up and health system development in Rwanda: 20 years of experience
Notice bibliographique
Résumé
The 1994 genocide against the Tutsi destroyed the health system in Rwanda. It is impressive that a small country like Rwanda has advanced its health system to the point of now offering near universal health insurance coverage. Through a series of strategic structural changes to its health system, catalyzed through international assistance, Rwanda has demonstrated a commitment towards improving patient and population health indicators. In particular, the rapid scale up of antiretroviral therapy (ART) has become a great success story for Rwanda. The country achieved universal coverage of ART at a CD4 cell count of 200 cells/mm(3) in 2007 and increased the threshold for initiation of ART to ≤350 cells/mm(3) in 2008. Further, 2013 guidelines raised the threshold for initiation to ≤500 cells/mm(3) and suggest immediate therapy for key affected populations. In 2015, guidelines recommend offering immediate treatment to all patients. By reviewing the history of HIV and the scale-up of treatment delivery in Rwanda since the genocide, this paper highlights some of the key innovations of the Government of Rwanda and demonstrates the ways in which the national response to the HIV epidemic has catalyzed the implementation of interventions that have helped strengthen the overall health system.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».