A need for implementation science to optimise the use of evidence-based interventions in HIV care: A systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
To improve health outcomes in people living with HIV, adoption of evidence-based interventions (EBIs) using effective and transferable implementation strategies to optimise the delivery of healthcare is needed. ViiV Healthcare's Positive Pathways initiative was established to support the UNAIDS 90-90-90 goals. A compendium of EBIs was developed to address gaps within the HIV care continuum, yet it was unknown whether efforts existed to adapt and implement these EBIs across diverse clinical contexts. Therefore, this review sought to report on the use of implementation science in adapting HIV continuum of care EBIs. A systematic literature review was undertaken to summarise the evaluation of implementation and effectiveness outcomes, and report on the use of implementation science in HIV care. Ten databases were reviewed to identify studies (time-period: 2013-2018; geographic scope: United States, United Kingdom, France, Germany, Italy, Spain, Canada, Australia and Europe; English only publications). Studies were included if they reported on people living with HIV or those at risk of acquiring HIV and used interventions consistent with the EBIs. A broad range of study designs and methods were searched, including hybrid designs. Overall, 118 publications covering 225 interventions consistent with the EBIs were identified. These interventions were evaluated on implementation (N = 183), effectiveness (N = 81), or both outcomes (N = 39). High variability in the methodological approaches was observed. Implementation outcomes were frequently evaluated but use of theoretical frameworks was limited (N = 13). Evaluations undertaken to assess effectiveness were inconsistent, resulting in a range of measures. This review revealed extensive reporting on implementation science as defined using evaluation outcomes. However, high variability was observed in how implementation outcomes and effectiveness were defined, quantified, and reported. A more specific and consistent approach to conducting and reporting on implementation science in HIV could facilitate achievement of UNAIDS 90-90-90 targets.
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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 | 0,167 | 0,396 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».