종양학 중심 인력을 위한 AYAHIV 역할 기반 책임(ARROW)

잠비아는 HIV(AYAHIV)에 걸린 청소년과 젊은 성인이 많은 HIV의 세계적인 진원지입니다. 감염되지 않은 동료와 비교하여 AYAHIV는 암, 가장 빈번하게 카포시 육종(KS), 비호지킨 림프종(NHL) 및 자궁경부암(CC) 발병 위험이 증가합니다. 이러한 조기 사망을 줄이기 위해 증거 기반 전략을 구현하여 초기 단계에서 암을 진단하고 AYAHIV가 권장 암 치료를 완료하도록 도와야 합니다. 우리는 조기 진단을 위한 서비스 활용을 늘리고 KS, NHL 및 CC에 대한 암 치료 준수를 개선하기 위해 종양학 중심 인력(ARROW) 프로그램에 대한 AYAHIV 역할 기반 책임을 만들기 위해 이론 정보가 있는 다단계 전략을 사용할 것입니다. 우리의 전반적인 접근 방식은 참여 및 학습을 위한 동료 지원의 증거 기반 전략을 기반으로 합니다. 개인 수준에서 우리는 AYAHIV를 지원하기 위해 동료 카운셀러를 임베드하여 장벽을 해결할 것입니다. 제공자 수준에서 우리는 소아 및 성인 HIV 치료와 암 치료를 전문으로 하는 사람들 간의 연계를 구축하기 위해 피어 투 피어 학습 네트워크를 만들 것입니다. 의료 시스템 수준에서 우리는 의료 관리자와 잠비아 보건부 정책 입안자를 모아 장벽을 검토하고 협력 솔루션을 개발 및 구현할 것입니다. 구현 과학 방법을 사용하여 다음 목표를 추구하여 일회성 교육 캠페인과 비교하여 ARROW 프로그램의 효과, 구현 결과 및 비용 효율성을 평가합니다.

목표 1. 조기진단(KS 및 NHL에 대한 신체검사, CC 검진 및 시기적절한 진단 검사)을 용이하게 하기 위해 AYAHIV가 받는 서비스 증가와 암에 대한 순응도 향상에 ARROW 프로그램과 일회성 교육 캠페인을 비교하는 무작위 시험을 수행합니다. 치료.

목표 2. 혼합 방법을 사용하여 수용 가능성, 실행 가능성, 적절성, 충실도 및 지속 가능성을 기반으로 한 일회성 교육과 비교하여 ARROW 프로그램의 구현 결과를 평가합니다.

목표 3. 경제성 평가를 수행하여 비용 효율성 및 투자 수익 시나리오를 평가합니다.

이러한 목표를 성공적으로 완료하면 AYAHIV에서 조기 암 사망률을 줄이기 위해 확장할 수 있는 일련의 데이터 기반 전략을 얻을 수 있습니다. 향후 구현 노력을 지원하기 위해 점진적인 비용 효율성 추정치를 생성하고, 정책 시뮬레이션을 수행하고, 구현 결과를 평가하고, ARROW 프로그램을 최적화하기 위한 과제와 촉진자를 평가할 것입니다. 잠비아에서 테스트된 모델은 AYAHIV가 조기 진단을 용이하게 하고 가이드라인 권장 치료 완료를 보장하는 최적의 서비스를 받을 수 있도록 다른 사하라 사막 이남 아프리카 국가에 대한 청사진 역할을 할 수 있습니다. ARROW 프로그램은 또한 예방 서비스 및 생존자 관리와 같은 확장된 서비스를 구현하기 위한 프레임워크를 제공하여 AYAHIV 암에 대한 부담을 더욱 줄일 것입니다.