Tackling an emerging epidemic: the burden of non-communicable diseases among people living with HIV/AIDS in sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
Sub-Saharan Africa (SSA) is at a crossroad. Over the last decade, successes in the scale up of HIV care and treatment programs has led to a burgeoning number of people living with HIV (PLHIV) in care. At the same time, an epidemiologic shift has been witnessed with a concomitant rise in non-communicable diseases (NCD) related morbidity and mortality. Against low levels of domestic financing and strained healthcare delivery platforms, the NCD-HIV syndemic threatens to reverse gains made in care of people living with HIV (PLHIV). NCDs are the global health disruptor of the future. In this review, we draw three proposals for low and middle-income countries (LMICs) based on existing literature, that if contextually adopted would mitigate against impending poor NCD-HIV care outcomes. First, we call for an adoption of universal health coverage by countries in SSA. Secondly, we recommend leveraging on comparably formidable HIV healthcare delivery platforms through integration. Lastly, we advocate for institutional-response building through a multi-stakeholder governance and coordination mechanism. Based on our synthesis of existing literature, adoption of these three strategies would be pivotal to sustain gains made so far for NCD-HIV care in SSA.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».