Allocation of antiretroviral drugs to HIV-infected patients in Togo: perspectives of people living with HIV and healthcare providers
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To explore the way people living with HIV and healthcare providers in Togo judge the priority of HIV-infected patients regarding the allocation of antiretroviral drugs. METHOD: From June to September 2015, 200 adults living with HIV and 121 healthcare providers living in Togo were recruited for the study. They were presented with stories of a few lines depicting the situation of an HIV-infected patient and were instructed to judge the extent to which the patient should be given priority for antiretroviral drugs. The stories were composed by systematically varying the levels of four factors: (a) the severity of HIV infection, (b) the financial situation of the patient, (c) the patient's family responsibilities and (d) the time elapsed since the first consultation. RESULTS: Five clusters were identified: 65% of the participants expressed the view that patients who are poor and severely sick should be treated as a priority, 13% prioritised treatment of patients who are poor and parents of small children, 12% expressed the view that the poor should be treated as a priority, 4% preferred that the sickest be treated as a priority and 6% wanted all patients to get treatment. CONCLUSIONS: WHO's guideline regarding antiretroviral therapy allocation (the sickest first as the sole criterion) currently in use in many African countries does not reflect the preferences of Togolese people living with HIV. For most HIV-infected patients in Togo, patients who cannot get treatment on their own should be treated as a priority.
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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 | 0,026 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».