Research priorities to inform “Treat All” policy implementation for people living with <scp>HIV</scp> in sub‐Saharan Africa: a consensus statement from the International epidemiology Databases to Evaluate <scp>AIDS</scp> (Ie<scp>DEA</scp>)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: "Treat All" - the treatment of all people with HIV, irrespective of disease stage or CD4 cell count - represents a paradigm shift in HIV care that has the potential to end AIDS as a public health threat. With accelerating implementation of Treat All in sub-Saharan Africa (SSA), there is a need for a focused agenda and research to identify and inform strategies for promoting timely uptake of HIV treatment, retention in care, and sustained viral suppression and addressing bottlenecks impeding implementation. METHODS: The Delphi approach was used to develop consensus around research priorities for Treat All implementation in SSA. Through an iterative process (June 2017 to March 2018), a set of research priorities was collectively formulated and refined by a technical working group and shared for review, deliberation and prioritization by more than 200 researchers, implementation experts, policy/decision-makers, and HIV community representatives in East, Central, Southern and West Africa. RESULTS AND DISCUSSION: The process resulted in a list of nine research priorities for generating evidence to guide Treat All policies, implementation strategies and monitoring efforts. These priorities highlight the need for increased focus on adolescents, men, and those with mental health and substance use disorders - groups that remain underserved in SSA and for whom more effective testing, linkage and care strategies need to be identified. The priorities also reflect consensus on the need to: (1) generate accurate national and sub-national estimates of the size of key populations and describe those who remain underserved along the HIV-care continuum; (2) characterize the timeliness of HIV care and short- and long-term HIV care continuum outcomes, as well as factors influencing timely achievement of these outcomes; (3) estimate the incidence and prevalence of HIV-drug resistance and regimen switching; and (4) identify cost-effective and affordable service delivery models and strategies to optimize uptake and minimize gaps, disparities, and losses along the HIV-care continuum, particularly among underserved populations. CONCLUSIONS: Reflecting consensus among a broad group of experts, researchers, policy- and decision-makers, PLWH, and other stakeholders, the resulting research priorities highlight important evidence gaps that are relevant for ministries of health, funders, normative bodies and research networks.
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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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».