Outcome assessment of decentralization of antiretroviral therapy provision in a rural district of Malawi using an integrated primary care model
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the effect of decentralization (DC) of antiretroviral therapy (ART) provision in a rural district of Malawi using an integrated primary care model. METHODS: Between October 2004 and December 2008, 8093 patients (63% women) were registered for ART. Of these, 3440 (43%) were decentralized to health centres for follow-up ART care. We applied multivariate regression analysis that adjusted for sex, age, clinical stage at initiation, type of regimen, presence of side effects because of ART, and duration of treatment and follow-up at site of analysis. RESULTS: Patients managed at health centres had lower mortality [adjusted OR 0.19 (95% C.I. 0.15-0.25)] and lower loss to follow-up (defaulted from treatment) [adjusted OR 0.48 (95% C.I. 0.40-0.58)]. During the first 10 months of follow-up, those decentralized to health centres were approximately 60% less likely to default than those not decentralized; and after 10 months of follow-up, 40% less likely to default. DC was significantly associated with a reduced risk of death from 0 to 25 months of follow-up. The lower mortality may be explained by the selection of stable patients for DC, and the mentorship and supportive supervision of lower cadre health workers to identify and refer complicated cases. CONCLUSION: Decentralization of follow-up ART care to rural health facilities, using an integrated primary care model, appears a safe and effective way to rapidly scale-up ART and improves both geographical equity in access to HIV-related services and adherence to ART.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».