Contextual Factors Influencing Implementation of HIV Treatment Support Strategies for Female Sex Workers Living With HIV in South Africa: A Qualitative Analysis Using the Consolidated Framework for Implementation Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Female sex workers (FSWs) face a confluence of multilevel barriers to HIV care. In South Africa, 63% of FSWs are living with HIV and <40% are virally suppressed. The objective of this analysis was to identify implementation determinants of 2 HIV treatment support strategies. METHODS: The Siyaphambili trial tested a decentralized treatment provision and an individualized case management strategy aimed to support FSWs living with unsuppressed HIV viral loads. We identified a nested sample of trial participants using maximum variation sampling (n = 36) as well as a purposively selected sample of implementors (n = 12). We used semistructured interview guides, developed using the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) and deductively coded the transcripts using CFIR, systematically assessing the strength and valence of implementation. We compared construct ratings to determine whether any constructs distinguished implementation across strategies. RESULTS: Across 3 CFIR domains (innovation characteristics, inner setting, and outer setting), 12 constructs emerged as facilitating, hindering, or having mixed effects on strategy implementation. The relative advantage, design, adaptability, and complexity constructs of the innovation characteristics and the work infrastructure construct of the inner setting were strongly influential (±2 or +2). While the majority of construct valence and strength rating (9-12) were not distinguishing across strategies, we observed 3 weakly distinguishing CFIR constructs (relative advantage, complexity, and available resources). CONCLUSIONS: Given the potential benefits of differentiated service delivery strategies, identifying the relative importance of implementation determinants facilitates transparency and evaluation, supporting future strategy design and implementation. Optimizing implementation will support addressing inequities in HIV care and treatment services.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».