Criteria used for selecting patients for antiretroviral therapy in Uganda: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Limited resources in low income countries still prevent HIV patients from accessing treatment and necessitate the rationing of anti retroviral therapy. This paper aims to describe the criteria used in actual patient selection so as to develop evidence based recommendations for improving fairness in patient selection in Uganda and similar contexts. Qualitative interviews (n = 37) from six AIDS treatment units in Uganda; review of policy and clinic documents; and group discussions (n = 47) people living with AIDS. Practitioners identified both medical criteria (need, CD4 count, WHO staging, Absence of severe co-infections, patient readiness, and ART naivety) and social criteria (economic status, social support, treatment buddy, disclosure, duration with organization, distance, alcohol consumption, relatives of clients on ART, first-in- first- out, vulnerability and activism). There was congruence around the medical criteria across institutions and the national guidelines; and variations around the social criteria. The variations around the social criteria necessitate more explicit debate. Commonly used and accepted criteria could be considered for explicit inclusion in the national guidelines. Disputed criteria should be debated to identify an acceptable set of criteria for ART rationing. These criteria should be publicized to facilitate on-going revisions, ensure consistency, and contribute to fair patient selection. Key words: HIV/AIDS, anti-retroviral treatment, Uganda, rationing, criteria.
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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 | 0,045 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 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 ».