Evaluation of antiretroviral treatment programme monitoring in Eastern Cape, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The provision of antiretroviral treatment (ART) for HIV infection is a key strategy in addressing the high burden of HIV/AIDS in South Africa and improving the quality and length of life for those infected. Information produced from routine monitoring is essential for evidence-based decision-making within ART programmes. An evaluation of the ART programme data system in Eastern Cape, South Africa was conducted to determine the causes of irregular reporting and to make recommendations to improve data quality. METHODS: Data audits and semi-structured interviews were performed in facilities that initiate and provide ART. Thirty-two facilities in three sub-districts were audited. RESULTS: The number of adults receiving ART was over-reported by 36.6% (P < 0.05) on the District Health Information System. The interviews of nurses and administrators revealed various factors that contributed to the inaccuracy of the data including training, staffing levels, use of registers, data verification processes, and standardization with programme partners. CONCLUSIONS: Recommendations to address the inaccuracy of ART programme data include improving knowledge translation during training of ART programme staff, ensuring the implementation of established data verification policies and procedures, rethinking the design of the programme to reduce the burden on health facilities and personnel, and standardizing information management procedures amongst the various governmental and non-governmental stakeholders. The challenges with reporting in the Eastern Cape may be shared by other South African provinces as well as other low-middle income countries that require high quality data to inform well-designed and well-implemented interventions in the fight against HIV/AIDS.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».