A Little Planning Goes a Long Way: Multilevel Allocation of HIV Prevention Resources
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIV prevention funds are often allocated by decision makers at multiple levels. High-level decision makers may allocate funds to regions, and regional decision makers then allocate those funds to specific programs. Often, funds are allocated proportionally (e.g., in proportion to HIV incidence) rather than efficiently (i.e., to maximize HIV infections averted). The authors investigate the impact of efficient and proportional allocation methods at 2 different decision levels. METHODS: The authors developed an optimization model of resource allocation at 2 levels-an aggregate upper level and multiple local levels-and considered efficient allocation and allocation proportional to HIV incidence. Using data from 40 U.S. states, they compared 4 strategies for allocating HIV prevention funds. RESULTS: The greatest health benefit (HIV infections averted) occurred when efficient allocations were made at both levels. When funds were allocated proportionally at the higher level and efficiently at the lower level, the health benefit was about 5% less than when efficient allocations were made at both levels. When funds were allocated efficiently at the higher level and proportionally at the lower level, the health benefit was 15% less than when efficient allocations were made at both levels. The least health benefit (23% less than when efficient allocations were made at both levels) occurred with proportional allocation at both levels. CONCLUSIONS: Efficient allocation only at the higher level cannot overcome poor allocations at lower levels. Moreover, efficient allocation at the lower level is likely to yield greater gains than efficient allocation at the higher level. Thus, upper-level decision makers, such as donor organizations, should develop incentives to promote efficient allocation by lower-level decision makers.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».