Methadone Maintenance and HIV Prevention: A Cost-Effectiveness Analysis
Notice bibliographique
Résumé
We assess the cost-effectiveness of maintenance treatment for heroin addiction, with emphasis on its role in preventing HIV infection. The analysis is based on a dynamic compartmental model of the HIV epidemic among a population of adults, ages 18 to 44. The population is divided into nine compartments according to infection status and risk group. The model takes into account disease transmission from drug injection and sexual contacts. The health benefits of methadone maintenance and the resulting HIV infections averted are measured in terms of life years gained and quality-adjusted life years gained. Costs considered include all health-care costs (including cost of HIV care and other health care) and the cost of methadone maintenance. The analysis shows that expanding existing methadone maintenance programs is a cost-effective health-care intervention that can play an important role in slowing the spread of HIV and improving the length and quality of life for injection drug users (IDUs), and that such expansion is cost-effective even in populations with low HIV prevalence among IDUs. Incremental expansion of methadone maintenance programs was found to have a cost-effectiveness ratio of between $9,700 and $17,200 per life year gained, and between $6,300 and $10,900 per quality-adjusted life year gained. Although methadone maintenance treatment is provided to IDUs, the analysis shows that significant benefits accrue to non-IDU members of the population. Sensitivity analysis shows that new methadone maintenance treatment slots will be cost-effective even if they are twice as expensive and half as effective in reducing risky behavior as current methadone maintenance programs.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».