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Enregistrement W2958150136 · doi:10.1371/journal.pone.0219826

Which community-based HIV initiatives are effective in achieving UNAIDS 90-90-90 targets? A systematic review and meta-analysis of evidence (2007-2018)

2019· review· en· W2958150136 sur OpenAlexafffund
Sailly Dave, Trevor Peter, Clare Fogarty, Nicolaos Karatzas, Nandi Belinsky, Nitika Pant Pai

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMeta-analysisHuman immunodeficiency virus (HIV)Systematic reviewEnvironmental healthMEDLINEMedicineData scienceVirologyBiologyComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Reaching the Joint United Nations Programme on HIV/AIDS (UNAIDS) 90-90-90 targets to end the HIV epidemic relies on effective interventions that engage untested HIV+ individuals and retain them in care. Evidence on community-based interventions through the lens of the targets has not yet been synthesized, reflecting a knowledge gap. We conducted a systematic review and meta-analysis to shed light on successful community-based interventions that have been effective in contributing, directly or indirectly, towards the UNAIDS 90-90-90 targets: knowledge of HIV status, linkage to care/on treatment, and viral suppression. Linkage to care was also included in this review due to the limitations of studies. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis of the period 2007-2018. Eleven databases were searched to identify community-based interventions designed to improve knowledge of HIV status (in particular HIV testing), linkage to care/on treatment, and/or viral suppression. Eligible studies were classified by intervention, population, country income level, outcomes and success. Success was defined as interventions demonstrating statistical significance between intervention and control group or that reached any target by proportion; 90% testing, 81% linked to care/on treatment and 73% viral suppression. RESULTS: Of 82 eligible studies, 51.2% (42/82) reported on HIV testing (first 90), 20.7% (17/82) on linkage to care/ on treatment (second 90), and 45.1% (37/82) on viral suppression (third 90). In all, 67.1% (55/82) of studies reported success; 21 studies on the first 90, 9 towards linkage to care/on treatment, and 25 towards the third. By strategies, 36.6% deployed community workers/peers, 22% used combined test and treat strategies, 12.2% used educational methods, 8.5% used mobile testing, 7.3% used campaigns and 13.4% used technology. For HIV testing/linkage, combined test/treat interventions were often used, for viral suppression, educational interventions and technologies were commonly deployed. Our pooled analysis suggested that deployment of community health care workers/peer workers significantly improved viral suppression (pooled OR: 1.40 95% CI 1.06-1.86). Of the studies published after 2014, 50.0% reported metrics aligned with UNAIDS targets. CONCLUSIONS: Data on linkage to care/on treatment (second target) remained weak, because many studies reported successes on the first and third targets. Stratification by targets and country income levels is informative and guides adaptation of successful interventions in comparable settings. Consistent reporting of clear metrics aligned with UNAIDS targets will aid in synergy of study data with programmatic data that will help reportage. Exploration of innovative interventions, for engagement and linkage and deployment of community/ peer workers is strongly encouraged.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,003
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,385
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,052 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations111
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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