Evaluation of the Effectiveness of Close-Knit Medical Alliances on the Integration of HIV Prevention and Treatment in County-Level Areas in China: Protocol for a Delphi Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Integrated care for patients living with HIV in rural and economically disadvantaged regions remains a critical challenge. This study aims to develop a 3D evaluation index system to assess the effectiveness of integrated medical care and prevention for patients living with HIV in county-level regions of China. The framework encompasses disease prevention, clinical treatment, and the integration of medical services with public health interventions. Objective: This study aims to develop a scientifically validated, 3D evaluation index system for assessing the effectiveness of integrated medical care and prevention for patients living with HIV in county-level regions of China. Methods: A structured Delphi method will be used to establish consensus among experts on key evaluation indicators. The study will begin with focus group discussions guided by the Valentijn Rainbow Model, followed by multiple rounds of Delphi surveys to refine the indicator system. A total of 75 experts will include clinical professionals, public health specialists, health policy researchers, and representatives from nongovernmental organizations. Experts will participate in iterative rounds, ranking and validating indicators using statistical methods such as the analytic hierarchy process and Kendall W coefficient to assess consensus. Results: The Delphi study was initiated in April 2025, with 3 rounds of questionnaires distributed between May and September 2025. Data analysis is ongoing, and the finalized county-level HIV integration index system is expected to be published by spring 2026. The study is projected to be completed by January 2026. Conclusions: The developed evaluation system will offer a comprehensive and scientifically validated tool for assessing health care outcomes in resource-constrained settings, contributing to policy improvements for HIV service integration in China and other low-resource settings globally.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,084 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,004 |
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 ».