Standard of care in advanced HIV disease: review of HIV treatment guidelines in six sub-Saharan African countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Health Organization (WHO) recommends an evidence-based package of care to reduce mortality and morbidity among people with advanced HIV disease (AHD). Adoption of these recommendations by national guidelines in sub-Saharan Africa is poorly documented. We aimed to review national guidelines for AHD management across six selected countries in sub-Saharan Africa for benchmarking against the 2021 WHO recommendations. METHODS: We reviewed national guidelines from six countries participating in an ongoing randomized controlled trial recruiting people with AHD. We extracted information addressing 18 items of AHD diagnosis and management across the following domains: [1] Definition of AHD, [2] Screening, [3] Prophylaxis, [4] Supportive care, and [5] HIV treatment. Data from national guideline documents were compared to the 2021 WHO consolidated guidelines on HIV and an agreement score was produced to evaluate extent of guideline adoption. RESULTS: The distribution of categories of agreement varied for the national documents. Four of the six countries addressed all 18 items (Malawi, Nigeria, Sierra Leone, Uganda). Overall agreement with the WHO 2021 guidelines ranged from 9 to 15.5 out of 18 possible points: Malawi 15.5 points, Nigeria, and Sierra Leone 14.5 points, South Africa 13.5 points, Uganda 13.0 points and Botswana with 9.0 points. Most inconsistencies were reported for the delay of antiretroviral therapy (ART) in presence of opportunistic diseases. None of the six national guidelines aligned with WHO recommendations around ART timing in patients with tuberculosis. Agreement correlated with the year of publication of the national guideline. CONCLUSION: National guidelines addressing the care of advanced HIV disease in sub-Saharan Africa are available. Besides optimal timing for start of ART in presence of tuberculosis, most national recommendations are in line with the 2021 WHO standards.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».