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Enregistrement W2322445459 · doi:10.1177/2325957415623261

Pattern, Determinants, and Impact of HIV Spending on Care and Treatment in 38 High-Burden Low- and Middle-Income Countries

2015· article· en· W2322445459 sur OpenAlexaff
Reuben Granich, Somya Gupta, Julio Montaner, Brian Williams, José M Zuniga

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Association of Providers of AIDS Care (JIAPAC) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensAIDS Vancouver
Organismes subventionnairesGlobal Fund to Fight AIDS, Tuberculosis and Malaria
Mots-clésHuman immunodeficiency virus (HIV)Antiretroviral therapyMedicineLow and middle income countriesEnvironmental healthHealth spendingLow incomeDemographyDeveloping countryEconomic growthViral loadSocioeconomicsFamily medicineEconomicsHealth servicesPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: : Achieving the 90-90-90 targets by 2020 requires increased focus, resources, and efficiency to provide earlier access to antiretroviral therapy (ART). METHODS: We used 2009 to 2013 National AIDS Spending Assessment data to assess HIV care and treatment spending in 38 high-burden, low- and middle-income countries (LMICs). RESULTS: In 2013, 23 of the 38 high-burden countries spent less than 50% of total HIV spending on care and treatment. HIV spending on ART per people living with HIV (PLHIV; adjusted) averaged US$299 (US$32-US$2463). During 2009 to 2013, a 10% increase in average spending on care and treatment per PLHIV was associated with an increase in ART coverage of 2.4% and a decrease in estimated AIDS-related death rate of 2.4 per 1000 PLHIV. DISCUSSION: HIV spending in high-burden LMICs does not consistently reflect the new science around the preventative and clinical benefits of earlier HIV diagnosis and ART initiation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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