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Enregistrement W3010785869 · doi:10.1186/s12913-020-5069-y

Understanding implementation barriers in the national scale-up of differentiated ART delivery in Uganda

2020· article· en· W3010785869 sur OpenAlexfundno aff
Henry Zakumumpa, Joseph Rujumba, Japheth Kwiringira, Cordelia Katureebe, Neil Spicer

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreU.S. President’s Emergency Plan for AIDS Relief
Mots-clésMedicineFocus groupContext (archaeology)Thematic analysisService delivery frameworkHealth administrationHealth informaticsPublic healthQualitative researchFamily medicineNursing researchNursingService (business)MarketingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although Differentiated Service Delivery (DSD) for anti-retroviral therapy (ART) has been rolled-out nationally in several countries since World Health Organization (WHO)'s landmark 2016 guidelines, there is little research evaluating post-implementation outcomes. The objective of this study was to explore patients' and HIV service managers' perspectives on barriers to implementation of Differentiated ART service delivery in Uganda. METHODS: We employed a qualitative descriptive design involving 124 participants. Between April and June 2019 we conducted 76 qualitative interviews with national-level HIV program managers (n = 18), District Health Team leaders (n = 24), representatives of PEPFAR implementing organizations (11), ART clinic in-charges (23) in six purposively selected Uganda districts with a high HIV burden (Kampala, Luwero, Wakiso, Mbale, Budadiri, Bulambuli). Six focus group discussions (48 participants) were held with patients enrolled in DSD models in case-study districts. Data were analyzed by thematic approach as guided by a multi-level analytical framework: Individual-level factors; Health-system factors; Community factors; and Context. RESULTS: Our data shows that multiple barriers have been encountered in DSD implementation. Individual-level: Individualized stigma and a fear of detachment from health facilities by stable patients enrolled in community-based models were reported as bottlenecks. Socio-economic status was reported to have an influence on patient selection of DSD models. Health-system: Insufficient training of health workers in DSD delivery and supply chain barriers to multi-month ART dispensing were identified as constraints. Patients perceived current selection of DSD models to be provider-intensive and not sufficiently patient-centred. Community: Community-level stigma and insufficient funding to providers to fully operationalize community drug pick-up points were identified as limitations. CONTEXT: Frequent changes in physical addresses among urban clients were reported to impede the running of patient groups of rotating ART refill pick-ups. CONCLUSION: This is one of the first multi-stakeholder evaluations of national DSD implementation in Uganda since initial roll-out in 2017. Multi-level interventions are needed to accelerate further DSD implementation in Uganda from demand-side (addressing HIV-related stigma, community engagement) and supply-side dimensions (strengthening ART supply chain capacities, increasing funding for community models and further DSD program design to improve patient-centeredness).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,235
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,259 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations87
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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