Prioritizing the PMTCT Implementation Research Agenda in 3 African Countries
Notice bibliographique
Résumé
Countries with high HIV prevalence face the challenge of achieving high coverage of antiretroviral drug regimens interventions including for the prevention of mother-to-child transmission of HIV (PMTCT). In 2011, the World Health Organization and the Department of Foreign Affairs, Trade and Development, Canada, launched a joint implementation research (IR) initiative to increase access to effective PMTCT interventions. Here, we describe the process used for prioritizing PMTCT IR questions in Malawi, Nigeria, and Zimbabwe. Policy makers, district health workers, academics, implementing partners, and persons living with HIV were invited to 2-day workshops in each country. Between 42 and 70 representatives attended each workshop. Using the Child Health Nutrition Research Initiative process, stakeholder groups systematically identified programmatic barriers and formulated IR questions that addressed these challenges. IR questions were scored by individual participants according to 6 criteria: (1) answerable by research, (2) likely to reduce pediatric HIV infections, (3) addresses main barriers to scaling-up, (4) innovation and originality, (5) improves equity among underserved populations, and (6) likely value to policy makers. Highest scoring IR questions included health system approaches for integrating and decentralization services, ways of improving retention-in-care, bridging gaps between health facilities and communities, and increasing male partner involvement. The prioritized questions reflect the diversity of health care settings, competing health challenges and local and national context. The differing perspectives of policy makers, researchers, and implementers illustrate the value of inclusive research partnerships. The participatory Child Health Nutrition Research Initiative approach effectively set national PMTCT IR priorities, promoted country ownership, and strategically allocated research resources.
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 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 | 0,089 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 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 ».