Advancing Programme Science approaches to understand gaps in HIV prevention programme coverage for key populations in 12 Nigerian states: findings from the 2020 Integrated Biological and Behavioural Surveillance Survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Effective HIV prevention programme coverage is necessary to achieve Nigeria's goal of ending the epidemic by 2030. Recent evidence highlights gaps in service coverage and utilization across the country. The Effective Programme Coverage framework is a Programme Science tool to optimize a programme's population-level impact by examining gaps in programme coverage using data generated through programme-embedded research and learning. We apply the framework using Integrated Biological and Behavioural Surveillance Survey (IBBSS) data from Nigeria to examine coverage of four prevention interventions-condoms, HIV testing, and needle and syringe programmes (NSP)-among four key population groups-female sex workers (FSW), men who have sex with men (MSM), people who inject drugs (PWID) and transgender people. METHODS: Data from Nigeria's 2020 IBBSS, implemented in 12 states, were analysed to examine HIV prevention programme coverage among key populations. For each key population group and prevention intervention of interest, weighted IBBSS data were used to retrospectively generate coverage cascades that identify and quantify coverage gaps. Required coverage targets were informed by targets articulated in Nigeria's National HIV/AIDS Strategic Framework or, in their absence, by guidelines from policy normative bodies. Availability-, outreach- and utilization coverage proxy indicators were defined using variables from IBBSS data collection tools. Sankey diagrams are presented to visualize pathways followed by participants between coverage cascade steps. RESULTS: Required coverage targets were missed for HIV testing and NSP among all key population groups. Condom availability coverage surpassed required coverage targets among FSW and MSM, while utilization coverage only among FSW exceeded the 90% required coverage target. Outreach coverage was low for all key population groups, falling below all required coverage targets. CONCLUSIONS: Our findings identify critical gaps in HIV prevention programme coverage for key populations in Nigeria and demonstrate non-linear movement across coverage cascades, signalling the need for innovative solutions to optimize coverage of prevention services. Programme-embedded research is required to better understand how key population groups in Nigeria access and use different HIV prevention services so that programmes, policies and resource allocation decisions can be optimized to achieve effective programme coverage and population-level impact.
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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 | 0,018 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».