Repositioning Implementation Science in the HIV Response: Looking Ahead From AIDS 2018
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Implementation science (IS) occupies a critical place in HIV/AIDS research, reflected by a scientific track ("Track E") at the biannual International AIDS Conference. IS seeks to identify health delivery strategies that cost-effectively translate the efficacy of evidence-based interventions for HIV prevention, testing, and treatment into impact on HIV incidence, quality of life, and mortality. METHOD: We reviewed the content of Track E, and other presentations relevant to IS, at the 22nd International AIDS Conference held in Amsterdam in 2018. We identified key findings and themes and made recommendations for areas where the field can be strengthened by the 2020 meeting. RESULTS: Trials of "treat all" strategies in Africa showed mixed evidence of effect. Innovations in HIV testing included expanding self-testing and index testing, which are reaching groups, such as men, where previously testing rates have been low. Adherence clubs and other innovations are being trialed to improve retention in care, with mixed findings. The implementation of pre-exposure prophylaxis for HIV prevention continues but with many challenges remaining in identifying implementation strategies that strengthen demand and support continuation. DISCUSSION: IS for HIV/AIDS treatment and prevention continues to expand. IS for primary HIV prevention must be prioritized with a dearth of rigorous, intersectoral studies in this area. The weakness of routine data must be addressed. Costing and financing studies should form a stronger component of the conference agenda. Implementation scientists must continue to grapple with the methodological challenges posed by the real-world context for their research.
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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 | 0,220 | 0,260 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,026 |
| Communication savante | 0,028 | 0,042 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,046 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
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 ».