Optimal timing of <scp>HIV</scp> home‐based counselling and testing rounds in Western Kenya
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Weaknesses in care programmes providing anti-retroviral therapy (ART) persist and are often instigated by late HIV diagnosis and poor linkage to care. We investigated the potential for a home-based counselling and testing (HBCT) campaign to be improved through the optimal timing and enhancement of testing rounds to generate greater health outcomes at minimum cost. METHODS: Using a mathematical model of HIV care calibrated to longitudinal data from The Academic Model Providing Access To Healthcare (AMPATH) in Kenya, we simulated HBCT campaigns between 2016 and 2036, assessing the impact and total cost of care for each, for a further 20 years. RESULTS: We find that simulating five equally spaced rounds averts 1.53 million disability-adjusted life-years (DALYs) at a cost of $1617 million. By altering the timing of HBCT rounds, a four-round campaign can produce greater impact for lower cost. With "front-loaded" rounds, the cost per DALY averted is reduced by 12% as fewer rounds are required ($937 vs. $1060). Furthermore, improvements to HBCT coverage and linkage to care avert over two million DALYs at a cost per DALY averted of $621 (41% less than the reference scenario). CONCLUSIONS: Countries implementing HBCT can reduce costs by optimally timing rounds and generate greater health outcomes through improving linkage, coverage, and retention. Tailoring HBCT campaigns to individual settings can enhance patient outcomes for minimal cost.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».