Using the Implementation Research Logic Model as a Lens to View Experiences of Implementing HIV Prevention and Care Interventions with Adolescent Sexual Minority Men—A Global Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Adolescents and sexual minority men (SMM) are high priority groups in the United Nations' 2021 - 2016 goals for HIV prevention and viral load suppression. Interventions aimed at optimizing HIV prevention, testing and viral load suppression for adolescents must also attend to the intersectional realities influencing key sub-populations of SMM. Consequently, there is not a robust evidence-base to guide researchers and program partners on optimal approaches to implementing interventions with adolescent SMM. Using a multiple case study design, we integrated the Implementation Research Logic Model with components of the Consolidated Framework for Implementation Research and applied it as a framework for a comparative description of ten HIV related interventions implemented across five countries (Ghana, Kenya, Nigeria, Tanzania and United States). Using self-reported qualitative survey data of project principal investigators, we identified 17 of the most influential implementation determinants as well as a range of 17 strategies that were used in 90 instances to support intervention implementation. We highlight lessons learned in the implementation research process and provide recommendations for researchers considering future HIV implementation science studies with adolescent SMM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».