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Enregistrement W2036110714 · doi:10.1136/sextrans-2011-050109.32

O1-S06.02 Impact of pill sharing on drug-resistance and population-level effectiveness of a wide-scale oral PrEP intervention in resource-constrained settings

2011· article· en· W2036110714 sur OpenAlexaff
Dobromir Dimitrov, Marie‐Claude Boily, Benoı̂t Mâsse

Notice bibliographique

RevueSexually Transmitted Infections · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePopulationPre-exposure prophylaxisPsychological interventionPillTransmission (telecommunications)Drug resistanceVaginal microbicideIntervention (counseling)DrugHuman immunodeficiency virus (HIV)Internal medicineEnvironmental healthMicrobicides for sexually transmitted diseasesMen who have sex with menImmunologyPharmacologySyphilisBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background In 2010 two randomised trials suggested that pre-exposure prophylaxis (PrEP) products based on tenofovir, an antiretroviral drug either administered daily orally (oral PrEP) or applied topically (vaginal microbicides), significantly reduced HIV acquisition among adherent users. Behavioural studies also suggest that some PrEP users are compelled to share product with sex partners, family, or friends. Pill sharing (PS) decreases the adherence levels of the intended PrEP users and creates an uncontrolled environment for the development of drug-resistance. However PS effects on the expected population-level impact of PrEP interventions have never been assessed. Thus, we aim to evaluate the potential impact of PS on the PrEP effectiveness to prevent HIV transmission and the spread of drug-resistance in heterosexual populations in resource-constrained settings. Methods A transmission dynamic model was used to assess the population-level impact of oral PrEP in a variety of intervention scenarios and high HIV prevalence settings. The cumulative fractions of new HIV infections prevented (CPF) and transmitted drug-resistance (TDR) are evaluated over fixed time periods under various epidemiological conditions. The influence of different factors (eg, acquisition rate, PrEP coverage, rates of resistance development) on CPF and TDR is studied through simulations, using parameter sets sampled from ranges representative of countries in Sub-Saharan Africa. Results Without PS, a 70% effective oral PrEP intervention used by 60% of the population prevents about 52% (95% CI 49.6% to 53.8%) of all new HIV infections over 10 years (10 years CPF) if adherence is 100%. CPF increases by 7% in populations with 10% PS, assuming no efficacy reduction for those who share PrEP and reduces by 2% if the efficacy reduction for sharers (prescribers or untracked users) is 50%. However, the fraction of transmitted drug-resistance (TDR) increases 2- to 6-fold in all scenarios investigated. It depends on the success in preventing PrEP usage by HIV infected individuals. Conclusions PS may increase the PrEP coverage level achieved in the population but it also affects the PrEP efficacy for the users who do not follow the prescribed dosing. It creates a pool of untracked users who do not receive counselling, remain hidden and unreached by the effort to avoid the PrEP usage by HIV infected individuals. This increases substantially the potential risk of drug-resistance development.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,293 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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