Translating and disseminating a localised economic model to support implementation of the ‘Ending the HIV Epidemic’ initiative to public health policymakers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite significant progress in HIV treatment and prevention, the US remains far from its goal of 'Ending the HIV Epidemic' by 2030. Economic models using local data can synthesise the evidence to help policymakers allocate HIV resources efficiently, but persistent research-to-practice gaps remain. Little is known about how to facilitate the use of economic modelling data among local public health policymakers in real-world settings. Aims and objectives: To explore the dissemination of results from a locally-calibrated economic model for HIV prevention and treatment and identify the factors influencing potential uptake of the model for public health decision making at the local level. Methods: Four virtual focus groups with 26 local health department policymakers in Baltimore, Miami, Seattle, and New York City were held between July 2020 and May 2021. Qualitative content analysis of transcripts identified key themes around using the localised economic model in policy decisions. Results: Participants were interested in using local data in their decisions to allocate resources for HIV prevention/treatment. Six themes emerged: 1) importance of understanding local policy context; 2) health equity considerations; 3) using evidence to support current priorities; 4) difficulty of changing strategies, even incrementally; 5) bang for the incremental buck (efficiency) vs. previous impact; and 6) community values. Conclusion and relevance: To optimise acceptance and use of results from economic models, researchers should engage with local community members and public health decision makers early to understand budgetary and community priorities. Participants prioritised evidence that supports their existing strategies, considers budgets and funding streams, and improves health equity; however, real-world budget constraints and conflicting interests serve as barriers to implementing model recommendations and reaching national goals.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».