The size and distribution of key populations at greater risk of HIV in Pakistan: implications for resource allocation for scaling up HIV prevention programmes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With competing interests, limited funding and a socially conservative context, there are many barriers to implementing evidence-informed HIV prevention programmes for sex workers and injection drug users in Pakistan. Meanwhile, the HIV prevalence is increasing among these populations across Pakistan. We sought to propose and describe an approach to resource allocation which would maximise the impact and allocative efficiency of HIV prevention programmes. METHODS: Programme performance reports were used to assess current resource allocation. Population size estimates derived from mapping conducted in 2011 among injection drug users and hijra, male and female sex workers and programme costs per person documented from programmes in the province of Sindh and also in India were used to estimate the cost to deliver services to 80% of these key population members across Pakistan. Cities were prioritised according to key population size. RESULTS: To achieve 80% population coverage, HIV prevention programmes should be implemented in 10 major cities across Pakistan for a total annual operating cost of approximately US$3.5 million, which is much less than current annual expenditures. The total cost varies according to the local needs and the purchasing power of the local currency. CONCLUSIONS: By prioritising key populations at greatest risk of HIV in cities with the largest populations and limited resources, may be most effectively harnessed to quell the spread of HIV in Pakistan.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».