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Enregistrement W2137853646 · doi:10.7727/wimj.2013.209

Calculating the Affordability of Antiretrovirals in St Lucia

2014· article· en· W2137853646 sur OpenAlexaff
Jennifer Reddock, Michel Grignon

Notice bibliographique

RevueWest Indian Medical Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster University Medical CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePovertyOperationalizationHuman immunodeficiency virus (HIV)Consumption (sociology)PopulationEconomic growthEnvironmental healthFamily medicineEconomicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cost of antiretrovirals is borne by donors in many low- and middle-income countries, including St Lucia. Although donor involvement has facilitated access to antiretrovirals, donor engagement in HIV/AIDS has changed over the years. This paper assesses the affordability of antiretrovirals at the individual level if donors were no longer available to fund the cost of first and second-line antiretrovirals and a prospective third-line regimen. Various conceptions of affordability are reviewed using different assumptions of what is required to maintain a standard of living that would avoid individuals descending into poverty as a result of antiretroviral purchases. These concepts of affordability are operationalized using data from the Household Budgeting Survey conducted in St Lucia in 2005/2006. While there is a range of results for the affordability of first and second-line antiretrovirals depending on which standard of affordability is used, third-line antiretrovirals are unaffordable to more than 80% of the population across the four standards of affordability used - the national poverty line, 50% of median annual consumption, 10% of annual consumption and a proposed reasonable minimum standard.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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