State AIDS Drug Assistance Programs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 54 state AIDS Drug Assistance Programs (ADAP) provide medications to HIV-infected persons with limited resources. Eligibility and coverage vary, raising concerns about health inequities. OBJECTIVE: To compare the relative clinical and economic performance of ADAP programs. RESEARCH DESIGN: A state-transition simulation model of HIV disease was used to explore the clinical consequences and lifetime costs associated with selected state policies. Clinical data came from the Multicenter AIDS Cohort Study, AIDS Clinical Trials Group Protocol 320, and other published randomized trials. Cost data came from the national AIDS Cost and Services Utilization Survey, and the 1999 Red Book. ADAP data came from National Association of State and Territorial AIDS Directors reports and interviews. MEASURES: Projected life expectancy, quality-adjusted life expectancy, total lifetime direct medical costs, cost-effectiveness in dollars per quality-adjusted life year (QALY) gained. RESULTS: ADAPs vary considerably in terms of formulary policies, health outcomes, expected costs, and cost-efficiency. Conservative projections, based on a cohort with starting mean CD4 count of 250 cells/microL, yield life expectancies ranging from 5.36 to 6.81 life years (4.69-6.01 quality-adjusted life years [QALYs]). Total per person lifetime direct medical costs range from $81,200 to $112,700; higher costs reflect increased spending on medications. Expected costs per QALY gained range from $7000 to $28,000. Under pessimistic assumptions regarding initial CD4 counts, drug efficacy, and discounting, the most comprehensive policy remains below $33,000/QALY. CONCLUSIONS: Even the most comprehensive ADAPs constitute a cost-effective use of HIV care resources. A uniform, national ADAP formulary warrants consideration.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,012 | 0,001 |
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 ».