Feasibility and Preferences for Home-based Self-Testing for HIV, Diabetes, and Hypertension in Kenya, South Africa, and Zambia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Home-based self-testing may improve individual health outcomes and public health disease surveillance by lowering the barriers associated with clinic-based diagnostic testing in low- and middle-income countries (LMICs). We assessed the feasibility of conducting home-based, self-testing for key communicable and non-communicable diseases, including HIV, diabetes, and hypertension, in sub-Saharan Africa. We enrolled participants (≧15 years) from households in peri-urban and rural communities of Kenya, South Africa, and Zambia. Participants opted in to self-directed rapid testing for HIV and blood glucose and had their blood pressure measured by a research team member. Our primary measures included HIV status and testing history, HIV and blood glucose rapid test results, blood pressure, self-reported usability and acceptability of self-testing, and participant preferences for future self-testing. Among the 526 participants from 100 households enrolled in each country, the average age was 41 years and 63% were female. Overall, 16% of participants reported living with HIV. Over half of participants (52%) had last tested for HIV >12 months ago or had never tested for HIV, and 8% of participants were unsure of their HIV status. Among participants who self-tested, 2% (N=6) tested positive for HIV and 4% (N=18) had high blood glucose, while 26% (N=131) had high blood pressure measured by the clinical team. Only 13% of study participants reported previously using a rapid test. Most (>90%) participants rated all procedures for HIV and blood glucose tests as either “very easy” or “fairly easy” to use. Most participants (88%, N=458) preferred home-based testing. Home-based self-testing for HIV and blood glucose and testing for blood pressure were feasible and preferred in peri-urban and rural areas of Kenya, South Africa, and Zambia. Self-testing has potential to expand and accelerate access to healthcare delivery in LMICs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».