Understanding Uganda’s early adoption of novel differentiated HIV treatment services: a qualitative exploration of drivers of policy uptake
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although differentiated service delivery (DSD) for HIV treatment was endorsed by the WHO in its landmark 2016 guidelines to lessen patients' need to frequently visit clinics and hence to reduce unnecessary burdens on health systems, uptake has been uneven globally. This paper is prompted by the HIV Policy Lab's annual report of 2022 which reveals substantial variations in programmatic uptake of differentiated HIV treatment services across the globe. We use Uganda as a case study of an 'early adopter' to explore the drivers of programmatic uptake of novel differentiated HIV treatment services. METHODS: We conducted a qualitative case-study in Uganda. In-depth interviews were held with national-level HIV program managers (n = 18), district health team members (n = 24), HIV clinic managers (n = 36) and five focus groups with recipients of HIV care (60 participants) supplemented with documentary reviews. Our thematic analysis of the qualitative data was guided by the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR)'s five domains (inner context, outer setting, individuals, process of implementation). RESULTS: Our analysis reveals that drivers of Uganda's 'early adoption' of DSD include: having a decades-old HIV treatment intervention implementation history; receiving substantial external donor support in policy uptake; the imperatives of having a high HIV burden; accelerated uptake of select DSD models owing to Covid-19 'lockdown' restrictions; and Uganda's participation in clinical trials underpinning WHO guidance on DSD. The identified processes of implementation entailed policy adoption of DSD (such as the role of local Technical Working Groups in domesticating global guidelines, disseminating national DSD implementation guidelines) and implementation strategies (high-level health ministry buy-in, protracted patient engagement to enhance model uptake, devising metrics for measuring DSD uptake progress) for promoting programmatic adoption. CONCLUSION: Our analysis suggests early adoption derives from Uganda's decades-old HIV intervention implementation experience, the imperative of having a high HIV burden which prompted innovations in HIV treatment delivery as well as outer context factors such as receiving substantial external assistance in policy uptake. Our case study of Uganda offers implementation research lessons on pragmatic strategies for promoting programmatic uptake of differentiated treatment HIV services in other countries with a high HIV burden.
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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 | 0,018 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».