Applying the Effective Programme Coverage framework to assess gaps in HIV prevention programmes for female sex workers and men who have sex with men in Nairobi, Kenya: findings from an expanded Polling Booth Survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Measuring the coverage of HIV prevention services for key populations (KPs) has consistently been a challenge for national HIV programmes. The current frameworks and measurement methods lack emphasis on effective coverage, occur infrequently, lack timeliness and limit the participation of KPs. The Effective Programme Coverage framework, which utilizes a programme science approach, provides an opportunity to assess gaps in various coverage domains and explore the underlying reasons for these gaps, in order to develop targeted solutions. We have demonstrated the application of this framework in partnership with the KP community in Nairobi, Kenya, using an expanded Polling Booth Survey (ePBS) method. METHODS: Data were collected between April and May 2023 among female sex workers (FSWs) and men who have sex with men (MSM) using (a) PBS, (b) bio-behavioural survey and (c) focus group discussions. Data collection and analysis involved both KP community and non-community researchers. Descriptive analysis was performed, and proportions were used to assess the programme coverage gaps. The data were weighted to account for the sampling design and unequal selection probabilities. Thematic analysis was conducted on the qualitative data. RESULTS: The condom programme for FSW and MSM had low availability (60.2% and 50.9%), contact (68.8% and 65.9%) and utilization (52.1% and 43.9%) coverages. The pre-exposure prophylaxis (PrEP) programme had very low utilization coverage for FSW and MSM (4.4% and 2.8%), while antiretroviral therapy utilization coverage was higher (86.6% and 87.7%). Reasons for coverage gaps included a low peer educator-to-peer ratio, longer distance to the clinics, shortage of free condoms supplied by the government, experienced and anticipated side effects related to PrEP, and stigma and discrimination experienced in the facilities. CONCLUSIONS: The Effective Programme Coverage framework allows programmes to assess coverage gaps and develop solutions and a research agenda targeted at specific domains of coverage with large gaps. The ePBS method works well in collecting data to understand coverage gaps rapidly and allows for the engagement of the KP community.
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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 | 0,024 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».