Micro-planning at scale with key populations in Kenya: Optimising peer educator ratios for programme outreach and HIV/STI service utilisation
Notice bibliographique
Résumé
Peer education with micro-planning has been integral to scaling up key population (KP) HIV/STI programmes in Kenya since 2013. Micro-planning reinforces community cohesion within peer networks and standardizes programme inputs, processes and targets for outreach, including peer educator (PE) workloads. We assessed programme performance for outreach-in relation to the mean number of KPs for which one PE is responsible (KP:PE ratio)-and effects on HIV/STI service utilisation. Quarterly programmatic monitoring data were analysed from October 2013 to September 2016 from implementing partners working with female sex workers (FSWs) and men who have sex with men (MSM) across the country. All implementing partners are expected to follow national guidelines and receive micro-planning training for PEs with support from a Technical Support Unit for KP programmes. We examined correlations between KP:PE ratios and regular outreach contacts, condom distribution, risk reduction counselling, STI screening, HIV testing and violence reporting by KPs. Kenya conducted population size estimates (PSEs) of KPs in 2012. From 2013 to 2016, KP programmes were scaled up to reach 85% of FSWs (PSE 133,675) and 90% of MSM (PSE 18,460). Overall, mean KP:PE ratios decreased from 147 to 91 for FSWs, and from 79 to 58 for MSM. Lower KP:PE ratios, up to 90:1 for FSW and 60:1 for MSM, were significantly associated with more regular outreach contacts (p<0.001), as well as more frequent risk reduction counselling (p<0.001), STI screening (p<0.001) and HIV testing (p<0.001). Condom distribution and reporting of violence by KPs did not differ significantly between the two groups over all time periods. Micro-planning with adequate KP:PE ratios is an effective approach to scaling up HIV prevention programmes among KPs, resulting in high levels of programme uptake and service utilisation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».