Evidence of health-system resilience in the uptake of antiretroviral therapy in Sierra Leone during the COVID-19 pandemic: a nationwide retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Sustained access to and uptake of antiretroviral therapy (ART) among people living with HIV is a critical component of the HIV response. Limited data exist evaluating the extent to which the COVID-19 pandemic may have disrupted HIV treatment services in Sierra Leone. This study aims to describe differential patterns in the uptake of ART before, during, and after the COVID-19 emergency period in the country. Methods We conducted a retrospective cross-sectional study using aggregated secondary program data extracted from the national health information system to reflect the uptake of ART in three time periods: March 2019-February 2020 (pre-COVID-19); March 2020-February 2021 (during COVID-19) and March 2021- February 2022 (post COVID-19). Outcomes were compared across the three time periods and stratified by sex and by region. Results There was a steady increase in the overall ART uptake from 365,326 pre-COVID-19 to 416,069 during COVID-19 and 518, 426 post-COVID-19, which masks the more significant relative decline affecting new ART initiations due to COVID-19: pre-COVID-19 (8, 958), during COVID-19 (8,777), and post-COVID-19 (13, 996). A sharp decline in new ART initiation was consistent with the surge in COVID-19, reflected geographical variability, but showed no sex difference. Conclusion Variations on the impact of COVID-19 across regions underscores the need for targeted interventions to mitigate the impact of future structural shocks on HIV services. The steady increase in overall uptake of ART suggests resiliency to a significant disruption and reflects pre-emptive health systems adaptations. The notable increase in new initiations in the post-COVID-19 period could suggest catch-up of delayed new initiations or more also reflect increasing HIV incidence and the critical importance of sustained investments for resiliency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».