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Enregistrement W2780803844 · doi:10.7448/ias.20.1/21371

Improving antiretroviral therapy adherence in resource-limited settings at scale: a discussion of interventions and recommendations

2017· article· en· W2780803844 sur OpenAlexaff
Jessica E. Haberer, Lora Sabin, K. Rivet Amico, Catherine Orrell, Omar Galárraga, Alexander C. Tsai, Rachel Vreeman, Ira B. Wilson, Nadia A. Sam‐Agudu, Terrence F. Blaschke, Bernard Vrijens, Claude A. Mellins, Robert H. Remien, Sheri D. Weiser, Elizabeth D. Lowenthal, Michael J. Stirratt, Papa Salif Sow, Bruce Thomas, Nathan Ford, Edward J. Mills, Richard Lester, Jean B. Nachega, Bosco M. Bwana, Fred M. Ssewamala, Lawrence Mbuagbaw, Paula Munderi, Elvin Geng, David R. Bangsberg

Notice bibliographique

RevueDigital Access to Scholarship at Harvard (DASH) (Harvard University) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedicineSystematic reviewIncentiveHealth careScale (ratio)PopulationMEDLINENursingPolitical scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction:: Successful population-level antiretroviral therapy (ART) adherence will be necessary to realize both the clinical and prevention benefits of antiretroviral scale-up and, ultimately, the end of AIDS. Although many people living with HIV are adhering well, others struggle and most are likely to experience challenges in adherence that may threaten virologic suppression at some point during lifelong therapy. Despite the importance of ART adherence, supportive interventions have generally not been implemented at scale. The objective of this review is to summarize the recommendations of clinical, research, and public health experts for scalable ART adherence interventions in resource-limited settings. Methods:: In July 2015, the Bill and Melinda Gates Foundation convened a meeting to discuss the most promising ART adherence interventions for use at scale in resource-limited settings. This article summarizes that discussion with recent updates. It is not a systematic review, but rather provides practical considerations for programme implementation based on evidence from individual studies, systematic reviews, meta-analyses, and the World Health Organization Consolidated Guidelines for HIV, which include evidence from randomized controlled trials in low- and middle-income countries. Interventions are categorized broadly as education and counselling; information and communication technology-enhanced solutions; healthcare delivery restructuring; and economic incentives and social protection interventions. Each category is discussed, including descriptions of interventions, current evidence for effectiveness, and what appears promising for the near future. Approaches to intervention implementation and impact assessment are then described. Results and discussion: The evidence base is promising for currently available, effective, and scalable ART adherence interventions for resource-limited settings. Numerous interventions build on existing health care infrastructure and leverage available resources. Those most widely studied and implemented to date involve peer counselling, adherence clubs, and short message service (SMS). Many additional interventions could have an important impact on ART adherence with further development, including standardized counselling through multi-media technology, electronic dose monitoring, decentralized and differentiated models of care, and livelihood interventions. Optimal targeting and tailoring of interventions will require improved adherence measurement. Conclusions:: The opportunity exists today to address and resolve many of the challenges to effective ART adherence, so that they do not limit the potential of ART to help bring about the end of AIDS.

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 enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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