Progress of implementation of the World Health Organization strategy for HIV drug resistance control in Latin America and the Caribbean
Notice bibliographique
Résumé
By the end of 2010, Latin America and the Caribbean (LAC) achieved 63% antiretroviral treatment (ART) coverage. Measures to control HIV drug resistance (HIVDR) at the country level are recommended to maximize the efficacy and sustainability of ART programs. Since 2006, the Pan American Health Organization has supported implementation of the World Health Organization (WHO) strategy for HIVDR prevention and assessment through regional capacity-building activities and direct technical cooperation in 30 LAC countries. By 2010, 85 sites in 19 countries reported early warning indicators, providing information about the extent of potential drivers of drug resistance at the ART site. In 2009, 41.9% of sites did not achieve the WHO target of 100% appropriate first-line prescriptions; 6.3% still experienced high rates (> 20%) of loss to follow-up, and 16.2% had low retention of patients (< 70%) on first-line prescriptions in the first year of treatment. Stock-outs of antiretroviral drugs occurred at 22.7% of sites. Haiti, Guyana, and the Mesoamerican region are planning and implementing WHO HIVDR monitoring surveys or threshold surveys. New HIVDR surveillance tools for concentrated epidemics would promote further scale-up. Extending the WHO HIVDR lab network in Latin America is key to strengthening regional lab capacity to support quality assured HIVDR surveillance. The WHO HIVDR control strategy is feasible and can be rolled out in LAC. Integrating HIVDR activities in national HIV care and treatment plans is key to ensuring the sustainability of this strategy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».