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Enregistrement W6976723705 · doi:10.60692/zbstb-em679

Costs and Scale-Up Costs of Integrating HIV Self-Testing Into Civil Society Organisation-Led Programmes for Key Populations in Côte d'Ivoire, Senegal, and Mali

2021· article· en· W6976723705 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering and Materials Science Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCivil societyHuman immunodeficiency virus (HIV)Men who have sex with menDeveloping countryCost–benefit analysisEconomic costTotal cost

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite significant progress on the proportion of individuals who know their HIV status in 2020, Côte d'Ivoire (76%), Senegal (78%), and Mali (48%) remain far below, and key populations (KP) including female sex workers (FSW), men who have sex with men (MSM), and people who use drugs (PWUD) are the most vulnerable groups with a HIV prevalence at 5–30%. HIV self-testing (HIVST), a process where a person collects his/her own specimen, performs a test, and interprets the result, was introduced in 2019 as a new testing modality through the ATLAS project coordinated by the international partner organisation Solthis (IPO). We estimate the costs of implementing HIVST through 23 civil society organisations (CSO)-led models for KP in Côte d'Ivoire ( N = 7), Senegal ( N = 11), and Mali ( N = 5). We modelled costs for programme transition (2021) and early scale-up (2022–2023). Between July 2019 and September 2020, a total of 51,028, 14,472, and 34,353 HIVST kits were distributed in Côte d'Ivoire, Senegal, and Mali, respectively. Across countries, 64–80% of HIVST kits were distributed to FSW, 20–31% to MSM, and 5–8% to PWUD. Average costs per HIVST kit distributed were $15 for FSW (Côte d'Ivoire: $13, Senegal: $17, Mali: $16), $23 for MSM (Côte d'Ivoire: $15, Senegal: $27, Mali: $28), and $80 for PWUD (Côte d'Ivoire: $16, Senegal: $144), driven by personnel costs (47–78% of total costs), and HIVST kits costs (2–20%). Average costs at scale-up were $11 for FSW (Côte d'Ivoire: $9, Senegal: $13, Mali: $10), $16 for MSM (Côte d'Ivoire: $9, Senegal: $23, Mali: $17), and $32 for PWUD (Côte d'Ivoire: $14, Senegal: $50). Cost reductions were mainly explained by the spreading of IPO costs over higher HIVST distribution volumes and progressive IPO withdrawal at scale-up. In all countries, CSO-led HIVST kit provision to KP showed relatively high costs during the study period related to the progressive integration of the programme to CSO activities and contextual challenges (COVID-19 pandemic, country safety concerns). In transition to scale-up and integration of the HIVST programme into CSO activities, this model shows large potential for substantial economies of scale. Further research will assess the overall cost-effectiveness of this model.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle