Evaluating the impact of COVID-19 on the HIV care continuum across global income levels: a mixed-methods systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic caused significant disruptions to global healthcare systems, including essential services along the HIV care continuum (HCC). While several studies have examined these impacts in specific countries or populations, limited evidence exists on cross-country differences in service disruptions, barriers, and facilitators stratified by national income levels. METHODS: We conducted a mixed-methods systematic review following the Joanna Briggs Institute methodology and PRISMA 2020 guidelines. We searched CINAHL, MEDLINE, Embase, and CAB Direct for quantitative and qualitative studies published between March 2020 and January 2024. Eligible studies assessed the pandemic's impact on one or more stages of the HIV care continuum, including prevention, testing, linkage to care, treatment engagement, antiretroviral therapy (ART) adherence, and viral suppression. Data were extracted, appraised, and synthesized using a convergent integrated approach across low-, middle-, and high-income countries as defined by the World Bank. RESULTS: A total of 200 studies were included. The most frequently disrupted services were HIV testing, prevention (including pre-exposure prophylaxis [PrEP] use), and medical appointments, particularly in high- and middle-income countries. ART adherence and viral suppression showed greater resilience across all settings. Structural barriers, such as lockdowns, healthcare repurposing, and transportation limitations, were widespread, while digital exclusion, stigma, and socioeconomic inequities disproportionately affected marginalized populations. Key facilitators included telemedicine, multi-month dispensing of ART and PrEP, community-based service delivery, and national-level adaptations. The extent of disruption and success of mitigation strategies varied by income level, reflecting differences in health system preparedness and flexibility. CONCLUSIONS: The COVID-19 pandemic disrupted HIV care globally, with variation across income levels and care continuum stages. Health system resilience, equity in access, and pre-existing adaptive infrastructure significantly shaped outcomes. Findings highlight the need to institutionalize flexible, decentralized, and equity-informed service models to strengthen routine HIV care and pandemic preparedness.
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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 | 0,024 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».