Cost-effectiveness of HIV prevention for high-risk groups at scale: an economic evaluation of the Avahan programme in south India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Avahan is a large-scale, HIV preventive intervention, targeting high-risk populations in south India. We assessed the cost-effectiveness of Avahan to inform global and national funding institutions who are considering investing in worldwide HIV prevention in concentrated epidemics. METHODS: We estimated cost effectiveness from a programme perspective in 22 districts in four high-prevalence states. We used the UNAIDS Costing Guidelines for HIV Prevention Strategies as the basis for our costing method, and calculated effect estimates using a dynamic transmission model of HIV and sexually transmitted disease transmission that was parameterised and fitted to locally observed behavioural and prevalence trends. We calculated incremental cost-effective ratios (ICERs), comparing the incremental cost of Avahan per disability-adjusted life-year (DALY) averted versus a no-Avahan counterfactual scenario. We also estimated incremental cost per HIV infection averted and incremental cost per person reached. FINDINGS: Avahan reached roughly 150 000 high-risk individuals between 2004 and 2008 in the 22 districts studied, at a mean cost per person reached of US$327 during the 4 years. This reach resulted in an estimated 61 000 HIV infections averted, with roughly 11 000 HIV infections averted in the general population, at a mean incremental cost per HIV infection averted of $785 (SD 166). We estimate that roughly 1 million DALYs were averted across the 22 districts, at a mean incremental cost per DALY averted of $46 (SD 10). Future antiretroviral treatment (ART) cost savings during the lifetime of the cohort exposed to HIV prevention were estimated to be more than $77 million (compared with the slightly more than $50 million spent on Avahan in the 22 districts during the 4 years of the study). INTERPRETATION: This study provides evidence that the investment in targeted HIV prevention programmes in south India has been cost effective, and is likely to be cost saving if a commitment is made to provide ART to all that can benefit from it. Policy makers should consider funding and sustaining large-scale targeted HIV prevention programmes in India and beyond. FUNDING: Bill & Melinda Gates Foundation.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».