Integrated HIV-Care Into Primary Health Care Clinics and the Influence on Diabetes and Hypertension Care: An Interrupted Time Series Analysis in Free State, South Africa Over 4 Years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Noncommunicable diseases (NCDs), specifically diabetes and hypertension, are rising in high HIV-burdened countries such as South Africa. How integrated HIV care into primary health care (PHC) influences NCD care is unknown. We aimed to understand whether differences existed in NCD care (pre- versus post-integration) and how changes may relate to HIV patient numbers. SETTING: Public sector PHC clinics in Free State, South Africa. METHODS: Using a quasiexperimental design, we analyzed monthly administrative data on 4 indicators for diabetes and hypertension (clinic and population levels) during 4 years as HIV integration was implemented in PHC. Data represented 131 PHC clinics with a catchment population of 1.5 million. We used interrupted time series analysis at ±18 and ±30 months from HIV integration in each clinic to identify changes in trends postintegration compared with those in preintegration. We used linear mixed-effect models to study relationships between HIV and NCD indicators. RESULTS: Patients receiving antiretroviral therapy in the 131 PHC clinics studied increased from 1614 (April 2009) to 57, 958 (April 2013). Trends in new diabetes patients on treatment remained unchanged. However, population-level new hypertensives on treatment decreased at ±30 months from integration by 6/100, 000 (SE = 3, P < 0.02) and was associated with the number of new patients with HIV on treatment at the clinics. CONCLUSIONS: Our findings suggest that during the implementation of integrated HIV care into PHC clinics, care for hypertensive patients could be compromised. Further research is needed to understand determinants of NCD care in South Africa and other high HIV-burdened settings to ensure patient-centered PHC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».