Implementation opportunities and challenges identified by key stakeholders in scaling up HIV Treatment as Prevention in British Columbia, Canada: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The province of British Columbia (BC), Canada, was among the first jurisdictions to scale up HIV Treatment as Prevention (TasP) to the population level, including funding and policy commitments that enhanced HIV testing efforts (e.g., expansion of routine, opt-out testing), while also making antiretroviral therapy universally available to all people living with HIV. As such, BC represents a critical context within which to identify factors that influenced the scalability of TasP (e.g., acceptability, adoption, fidelity, equitable reach, sustainability), including key opportunities and challenges. Methods We draw on in-depth, semi-structured interviews with 10 key stakeholders, comprised policymakers at the local and provincial levels and representatives from community-based organizations. Using the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) to guide data collection, coding, and analysis, we identified key factors that influenced practice transformation and scale up. Results Key factors that contributed to the successful scale up of TasP included: (i) opportunities that enhanced stakeholder buy-in based on features of the intervention characteristics, including with regard to assessments about the quality and strength of evidence supporting TasP; (ii) an inner setting implementation climate that was, in part, shaped by the large and highly symbolic government investments into TasP; (iii) features of the outer setting such as external policies (e.g., harm reduction) that cultivated opportunities to implement new “systems-level” approaches to HIV intervention; (iv) the personal attributes of some “middle-level” influencers, including a team that was comprised of some highly motivated and social justice-oriented individuals (e.g., folks who were deeply committed to serving marginalized populations); and (v) the capacity to develop various implementation processes that could maintain “nimble and evidence-informed” adaptations across a highly decentralized service delivery system, while also creating opportunities to adapt features of TasP programming based on “real time” program data. Conclusion Constructs across all five domains of CFIR (intervention characteristics, outer setting, inner setting, characteristics of individuals, and process) were identified to influence the success of TasP in BC. Our findings provide important insights into how BC can successfully implement and scale up other systems-level interventions that have demonstrated efficacy, while also offering insights for other jurisdictions that are currently or planning to scale up TasP.
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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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».