Impact de la COVID-19 sur les services de prévention du VIH et de prise en charge des personnes vivant avec le VIH dans la ville de Bukavu : une étude mixte séquentielle explicative
Bibliographic record
Abstract
Introduction : Depuis son apparition fin 2019 en Chine, les mesures de riposte contre l’infection à COVID-19 ont perturbé la prestation des services de santé primaires dont ceux liés au virus de l’immunodéficience humaine (VIH). En République démocratique du Congo, l’effet des mesures anti-COVID-19 (confinement) sur l’utilisation des services de prévention du VIH et de prise en charge des personnes vivant avec le VIH (PVVIH) reste peu décrit à ce jour. Objectif : Comparer et comprendre l’effet des mesures anti-COVID-19 sur l’utilisation des services préventifs du VIH et de prise en charge des PVVIH dans les Centres de traitement ambulatoire (CTA) de Bukavu avant (octobre 2019 à février 2020) et pendant (mars à juillet 2020) la période des mesures anti-COVID-19. Méthodes : Étude mixte multisite avec un devis séquentiel explicatif réalisée à Bukavu entre juillet et septembre 2021. La phase quantitative est observationnelle, descriptive, rétrospective et basée sur des données programmatiques issues des CTA. La phase qualitative, guidée par les résultats quantitatifs, est basée sur 31 entretiens semi-structurés avec les soignants et les PVVIH. Résultats : Par comparaison avec la période pré-COVID-19, les mesures anti-COVID-19 ont entrainé une baisse de 11 à 20% des services de prévention du VIH et de prise en charge des PVVIH. Elles ont également induit les ruptures de stock d’antirétroviraux et de tests VIH, la réorganisation des services VIH, la contamination de certains soignants à la COVID-19 et le décès d’autres, ainsi qu’une baisse de l’utilisation des services VIH. Discussion et conclusion : À Bukavu, les mesures anti-COVID-19 ont eu un impact négatif sur le parcours de soins des personnes à risque et infectées par le VIH. Elles ont entravé les progrès vers les objectifs : 95% des personnes dépistées au VIH, 95% des PVVIH sous traitement et 95% des PVVIH avec une charge virale supprimée.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.014 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".