HIV prevention programme cascades: insights from HIV programme monitoring for female sex workers in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: HIV prevention cascades have emerged as a programme management and monitoring tool that outlines the sequential steps of an HIV prevention programme. We describe the application of an HIV combination prevention programme cascade framework to monitor and improve HIV prevention interventions for female sex workers (FSWs) in Kenya. METHODS: Two data sources were analysed: (1) annual programme outcome surveys conducted using a polling booth survey methodology in 2017 among 4393 FSWs, and (2) routine programme monitoring data collected by (a) 92 implementing partners between July 2017 and June 2018, and (b) Learning Site in Mombasa (2014 to 2015) and Nairobi (2013). We present national, sub-national and implementing partner level cascades. RESULTS: At the national level, the population size estimates for FSW were 133,675 while the programme coverage targets were 174,073. Programme targets as denominator, during the period 2017 to 2018, 156,220 (90%) FSWs received peer education and contact, 148,713 (85%) received condoms and 83,053 (48%) received condoms as per their estimated need. At the outcome level, 92% of FSWs used condoms at the last sex with their client but 73% reported consistent condom use. Although 96% of FSWs had ever tested for HIV, 85% had tested in the last three months. Seventy-nine per cent of the HIV-positive FSWs were enrolled in HIV care, 73% were currently enrolled on antiretroviral therapy (ART) and 52% had attended an ART clinic in the last month. In the last six months, 48% of the FSWs had experienced police violence but 24% received violence support. National and sub-national level cascades showed proportions of FSWs lost at each step of programme implementation and variability in programme achievement. Hotspot and sub-population level cascades, presented as examples, demonstrate development and use of these cascades at the implementation level. CONCLUSIONS: HIV prevention programme cascades, drawing on multiple data sources to provide an understanding of gaps in programme outputs and outcomes, can provide powerful information for monitoring and improving HIV prevention programmes for FSWs at all levels of implementation and decision-making. Complexity of prevention programmes and the paucity of consistent data can pose a challenge to development of these cascades.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».