Recommendations for increasing the use of HIV/AIDS resource allocation models
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Resource allocation models have not had a substantial impact on HIV/AIDS resource allocation decisions in spite of the important, additional insights they may provide. In this paper, we highlight six difficulties often encountered in attempts to implement such models in policy settings; these are: model complexity, data requirements, multiple stakeholders, funding issues, and political and ethical considerations. We then make recommendations as to how each of these difficulties may be overcome. RESULTS: To ensure that models can inform the actual decision, modellers should understand the environment in which decision-makers operate, including full knowledge of the stakeholders' key issues and requirements. HIV/AIDS resource allocation model formulations should be contextualized and sensitive to societal concerns and decision-makers' realities. Modellers should provide the required education and training materials in order for decision-makers to be reasonably well versed in understanding the capabilities, power and limitations of the model. CONCLUSION: This paper addresses the issue of knowledge translation from the established resource allocation modelling expertise in the academic realm to that of policymaking.
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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 | 0,124 | 0,318 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,013 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,013 |
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 ».