Allocating funds for HIV/AIDS: a descriptive study of KwaDukuza, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: through a descriptive study, we determined the factors that influence the decision-making process for allocating funds to HIV/AIDS prevention and treatment programmes, and the extent to which formal decision tools are used in the municipality of KwaDukuza, South Africa. METHODS: we conducted 35 key informant interviews in KwaDukuza. The interview questions addressed specific resource allocation issues while allowing respondents to speak openly about the complexities of the HIV/AIDS resource allocation process. RESULTS: donors have a large influence on the decision-making process for HIV/AIDS resource allocation. However, advocacy groups, governmental bodies and local communities also play an important role. Political power, culture and ethics are among a set of intangible factors that have a strong influence on HIV/AIDS resource allocation. Formal methods, including needs assessment, best practice approaches, epidemiologic modelling and cost-effectiveness analysis are sometimes used to support the HIV/AIDS resource allocation process. Historical spending patterns are an important consideration in future HIV/AIDS allocation strategies. CONCLUSIONS: several factors and groups influence resource allocation in KwaDukuza. Although formal economic and epidemiologic information is sometimes used, in most cases other factors are more important for resource allocation decision-making. These other factors should be considered in any attempts to improve the resource allocation processes.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».