Challenges of NGO-to-state Referral in the Delivery of HIV Prevention Programs in Ukraine Supported by the Global Fund
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ukraine has one of the world's fastest growing HIV rates and was one of the largest recipients of funding from the Global Fund to Fight AIDS, Tuberculosis and Malaria (GF). The objective of this study was to close the gaps in the literature on the delivery of HIV prevention services by NGOs and the perceptions of NGO delivered services, using as an example HIV prevention programs in Ukraine funded by the GF. METHODS: The aim of this qualitative study was to determine how NGO-based services were implemented in the context of a state-owned healthcare system of Ukraine. An ethnographic study, which included 50 participant interviews, was conducted in three oblasts in Ukraine and in the capital, Kyiv, between 2011 and 2013. This article presents some of the findings that emerged from the analysis. RESULTS: Participants reported that NGOs were focused more on reporting numbers of rapid tests, and less on motivating clients to continue onto treatment. The role division between NGOs and the state in HIV services was largely perceived by participants as unclear and challenging. Overall, lack of clarity on the role of government healthcare providers and NGOs in providing HIV services compromised the process of finding, referring, and retaining HIV patients in care. CONCLUSIONS: Gaps in linking HIV patients to the HIV care continuum have been identified as a potentially problematic issue in delivery of HIV prevention services by GF funded NGOs. With an anticipated GF exit from Ukraine, the lack of clearly defined NGO-to-state referrals of HIV patients complicates the transition of NGO run services into state funding. Further steps to improve referral systems are necessary to ensure a smooth transition and enable Ukraine to fight its HIV epidemic effectively.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».