Siyaphambili protocol: An evaluation of randomized, nurse‐led adaptive HIV treatment interventions for cisgender female sex workers living with HIV in Durban, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
In South Africa, 60% of female sex workers are estimated to be living with human immunodeficiency virus (HIV). Many of these women face structural and individual-level barriers to initiating, accessing, and adhering to antiretroviral therapy (ART). While data are limited, it is estimated that less than 40% of sex workers living with HIV achieve viral suppression, leading to suboptimal clinical outcomes and sustained risks of onward sexual and vertical HIV transmission. Siyaphambili, a NINR/NIH-funded study, focuses on studying optimal implementation strategies for meeting HIV treatment needs among cisgender female sex workers living with HIV who are not virally suppressed. Here, we present the study protocol of this sequential multiple assignment randomized trial. In total, 800 viremic female sex workers will be enrolled into an 18-month adaptive implementation study to 1) compare the effectiveness and durability of a nurse-led decentralized ART treatment program versus an individualized case management approach, in isolation or in combination to achieve viral suppression and 2) estimate incremental cost-effectiveness of interventions and combinations of interventions. The primary outcome is a combined intention-to-treat outcome of retention in ART care and viral suppression at 18 months with secondary implementation outcomes. Siyaphambili aims to inform the implementation of and scale-up of HIV treatment services for female sex workers by determining the minimal package of services needed to achieve viral suppression and by characterizing individuals in need of more intensive HIV treatment approaches.
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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 | 0,018 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,006 |
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 ».