Cost-Effectiveness of Strategies to Improve HIV Testing and Receipt of Results: Economic Analysis of a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The CDC recommends routine voluntary HIV testing of all patients 13-64 years of age. Despite this recommendation, HIV testing rates are low even among those at identifiable risk, and many patients do not return to receive their results. OBJECTIVE: To examine the costs and benefits of strategies to improve HIV testing and receipt of results. DESIGN: Cost-effectiveness analysis based on a Markov model. Acceptance of testing, return rates, and related costs were derived from a randomized trial of 251 patients; long-term costs and health outcomes were derived from the literature. SETTING/TARGET POPULATION: Primary-care patients with unknown HIV status. INTERVENTIONS: Comparison of three intervention models for HIV counseling and testing: Model A = traditional HIV counseling and testing; Model B = nurse-initiated routine screening with traditional HIV testing and counseling; Model C = nurse-initiated routine screening with rapid HIV testing and streamlined counseling. MAIN MEASURES: Life-years, quality-adjusted life-years (QALYs), costs and incremental cost-effectiveness. KEY RESULTS: Without consideration of the benefit from reduced HIV transmission, Model A resulted in per-patient lifetime discounted costs of $48,650 and benefits of 16.271 QALYs. Model B increased lifetime costs by $53 and benefits by 0.0013 QALYs (corresponding to 0.48 quality-adjusted life days). Model C cost $66 more than Model A with an increase of 0.0018 QALYs (0.66 quality-adjusted life days) and an incremental cost-effectiveness of $36,390/QALY. When we included the benefit from reduced HIV transmission, Model C cost $10,660/QALY relative to Model A. The cost-effectiveness of Model C was robust in sensitivity analyses. CONCLUSIONS: In a primary-care population, nurse-initiated routine screening with rapid HIV testing and streamlined counseling increased rates of testing and receipt of test results and was cost-effective compared with traditional HIV testing strategies.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».