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Enregistrement W3093022449 · doi:10.12688/gatesopenres.13184.1

Using developmental evaluation to implement an oral pre-exposure prophylaxis (PrEP) project in Kenya

2020· preprint· en· W3093022449 sur OpenAlexfundno aff
Linda Fogarty, Abednego Musau, Mark Kabue, Daniel Were, Jane Mutegi, Patricia Ong’wen, Mercy Kamau, Jason Reed

Notice bibliographique

RevueGates Open Research · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Circulatory and Respiratory HealthGilead SciencesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésOperationalizationBest practiceChristian ministryService (business)Resource (disambiguation)MedicineMedical educationKnowledge managementComputer sciencePublic relationsBusinessEngineeringPolitical scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oral Pre-Exposure Prophylaxis (PrEP) is highly effective in lowering HIV transmission risk. The Bill and Melinda Gates-funded Jilinde Project was designed to identify the best ways to introduce and support PrEP services in Kenya for female sex workers, men who have sex with men, and adolescent girls and young women. We chose Developmental Evaluation (DE) as a core project approach because our goal was not just to recruit 20,000 new PrEP users, but to learn how to deliver PrEP effectively to optimally benefit users in a complex, dynamic, resource-limited setting. This paper describes how we incorporated DE into the Jilinde Project, and shares experiences and lessons learned about the value of DE in PrEP service implementation in a real-world situation. With the Ministry of Health, Jilinde developed consensus about the structure and roll-out of PrEP services. The DE evaluator, embedded in Jilinde, designed and implemented the five-step DE methodology—collect, review, reflect, record and act—according to a core set of project guiding principles. The paper describes how we operationalized the five elements, citing findings reported and actions taken reflecting on the data. It summarizes challenges to DE implementation, such as uneven uptake and competing demands, and how we addressed those challenges. Used consistently, DE helped adapt and refine PrEP services, improve service access, reach target audiences and improve continuation rates. The look, feel and yield of our DE efforts evolved over time, increasingly integrated into existing systems and providing deeper and richer understandings, and we learned how to better implement DE in the future. This case study provides practical guidance for using a DE approach in program design. The DE process can be used successfully working with partners on a common complex public health challenge within a dynamic environment in a way that feeds back into and improves programs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,512
Tête enseignante GPT0,590
Écart entre enseignants0,078 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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