Evaluation of community-based HIV self-testing delivery strategies on reducing undiagnosed HIV infection, and improving linkage to prevention and treatment services, among men who have sex with men in Kenya: a programme science study protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIV prevalence among men having sex with men (MSM) in Kenya is 18.2%. Despite scale-up of HIV testing services, many MSM remain unaware of their HIV status and thus do not benefit from accessing HIV treatment or prevention services. HIV self-testing (HIVST) may help address this gap. However, evidence is limited on how, when, and in what contexts the delivery of HIVST to MSM could increase awareness of HIV status and lead to early linkage to HIV treatment and prevention. METHODS: The study will be embedded within existing MSM-focused community-based HIV prevention and treatment programmes in 3 counties in Kenya (Kisumu, Mombasa, Kiambu). The study is designed to assess three HIV testing outcomes among MSM, namely a) coverage b) frequency of testing and c) early uptake of testing. The study will adopt a mixed methods programme science approach to the implementation and evaluation of HIVST strategies via: (i) a baseline and endline bio-behavioural survey with 1400 MSM; (ii) a socio-sexual network study with 351 MSM; (iii) a longitudinal qualitative cohort study with 72 MSM; (iv) routine programme monitoring in three sites; (v) a programme-specific costing exercise; and (vi) mathematical modelling. This protocol evaluates the impact of community-based implementation of HIV self-testing delivery strategies among MSM in Kenya on reducing the undiagnosed MSM population, and time for linkage to prevention, treatment and care following HIV self-testing. Baseline data collection started in April 2019 and the endline data collection will start in July 2020. DISCUSSION: This study is one of the first programme science studies in Sub-Saharan Africa exploring the effectiveness of integrating HIVST interventions within already existing HIV prevention and treatment programmes for MSM in Kenya at scale. Findings from this study will inform national best approaches to scale up HIVST among MSM in Kenya.
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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 | 0,036 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».