Barriers and facilitators to improving the cascade of HIV care in Ontario: a mixed method study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Engagement in care is important for people living with HIV (PLH) to achieve optimal outcomes. Several strategies have been developed to improve client flow through the HIV care cascade, specifically targeting initiation of treatment, adherence to antiretroviral therapy (ART), retention in care, and engagement in care. We have previously identified effective care cascade strategies in a systematic review. Initiation of ART could be improved by mobile health interventions, and changes in healthcare delivery. Adherence to ART could be improved by mobile health interventions, incentives, counselling, and psychotherapy. Retention in care could be improved by mobile health interventions, incentives, education, and electronic interventions. The aim of this study was to investigate barriers and facilitators to implementing these effective interventions in HIV clinics in Ontario, Canada. METHODS: We conducted a sequential explanatory mixed methods study. In the quantitative strand, we administered a survey to health workers who provide care to PLH to identify barriers and facilitators. In the qualitative strand, we conducted in-depth interviews informed by the theoretical domains framework (TDF) with health workers and with PLH to explain our quantitative findings. Qualitative and quantitative data were merged to create meta-inferences. RESULTS: Twenty health workers from 8 clinics in 9 cities in Ontario took the survey. Nine PLH and 10 health workers participated in the qualitative interviews. Clinics in Ontario implemented all the effective interventions identified from the literature for initiation of treatment, adherence to ART, and retention in care despite concerns about resources. Barriers to physical and financial access to care, the workload for tailored care, and expertise were identified by both health workers and PLH. Key facilitators were virtual care and client preparedness through education and peer support. CONCLUSION: Clinics in Ontario appear to implement several evidence-based strategies to improve PLH engagement. There is a need for more health workers with skills to address unique PLH needs. Virtual care is beneficial to both health workers and PLH.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».