Targeting an Alcohol Intervention Cost‐Effectively to Persons Living with <scp>HIV</scp>/<scp>AIDS</scp> in East Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the current report, we ask if targeting a cognitive behavioral therapy (CBT)-based intervention aimed at reducing hazardous alcohol consumption to HIV-infected persons in East Africa would have a favorable value at costs that are feasible for scale-up. METHODS: Using a computer simulation to inform HIV prevention decisions in East Africa, we compared 4 different strategies for targeting a CBT intervention-(i) all HIV-infected persons attending clinic; (ii) only those patients in the pre-antiretroviral therapy (ART) stages of care; (iii) only those patients receiving ART; and (iv) only those patients with detectable viral loads (VLs) regardless of disease stage. We define targeting as screening for hazardous alcohol consumption (e.g., using the Alcohol Use Disorders Identification Test and offering the CBT intervention to those who screen positive). We compared these targeting strategies to a null strategy (no intervention) or a hypothetical scenario where an alcohol intervention was delivered to all adults regardless of HIV status. RESULTS: An intervention targeted to HIV-infected patients could prevent 18,000 new infections, add 46,000 quality-adjusted life years (QALYs), and yield an incremental cost-effectiveness ratio of $600/QALY compared to the null scenario. Narrowing the prioritized population to only HIV-infected patients in pre-ART phases of care results in 15,000 infections averted, the addition of 21,000 QALYs and would be cost-saving, while prioritizing based on an unsuppressed HIV-1 VL test results in 8,300 new infections averted, adds 6,000 additional QALYs, and would be cost-saving as well. CONCLUSIONS: Our results suggest that targeting a cognitive-based treatment aimed at reducing hazardous alcohol consumption to subgroups of HIV-infected patients provides favorable value in comparison with other beneficial strategies for HIV prevention and control in this region. It may even be cost-saving under certain circumstances.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».