Collaborative design of a care pathway for pharmacy-based PrEP delivery in Nigeria: insights from stakeholder consultation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIV remains a significant public health problem, particularly in Africa, where two-thirds of global cases occur. Nigeria is among the three countries with the highest burden. Despite free access to pre- and post-exposure prophylaxis (PrEP and PEP) in Nigerian hospitals, stigma, distance, and restrictive clinic hours hinder uptake, especially among vulnerable populations. Building on the successful pilot implementation of pharmacy-based PrEP delivery in Kenya, we engaged Nigerian stakeholders in adapting the model, addressing user and provider concerns to ensure effective implementation in Nigeria. METHODS: The stakeholder meeting took place in Abuja, Nigeria, which is selected for its central location and accessibility to various stakeholders, particularly those involved in HIV prevention efforts. The participants were purposefully selected to ensure diverse representations, including youth who are potential PrEP users, pharmacy providers, regulators, and representatives from civil society organizations. The meeting utilized the Nominal Group Technique (NGT)-a structured method for facilitating group decision-making and prioritizing ideas-to adapt the Kenyan pharmacy-delivered PrEP model for implementation in the Nigerian context. Mock role play was conducted to help participants understand the care pathway. The discussions culminated in identifying challenges and viable strategies for implementing the model in Nigeria. RESULTS: The one-day stakeholder meeting on 9 October 2024 was attended by 20 participants from various sectors involved in HIV prevention services. Stakeholders expressed enthusiasm for pharmacy-based PrEP delivery while acknowledging challenges associated with clinic-based services, such as stigma, limited hours, and long wait times. The key recommendations included training pharmacy providers, increasing awareness, ensuring confidentiality, establishing referral linkages, and integrating program data into the Health Management Information System (HMIS) as well as ensuring commodity availability and access. To enhance the success of the pilot study, stakeholders proposed engaging a research assistant, forming a monitoring team, and submitting the results to the Pharmacy Council of Nigeria (PCN) for review. CONCLUSIONS: The identified challenges and strategies for implementing the model in Nigeria will inform the development of a refined pharmacy-delivered PrEP framework that is ready for pilot testing and potential scaling across the country.
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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 | 0,033 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».