Universal Access to HIV Treatment versus Universal ‘Test and Treat’: Transmission, Drug Resistance & Treatment Costs
Notice bibliographique
Résumé
In South Africa (SA) universal access to treatment for HIV-infected individuals in need has yet to be achieved. Currently ~1 million receive treatment, but an additional 1.6 million are in need. It is being debated whether to use a universal 'test and treat' (T&T) strategy to try to eliminate HIV in SA; treatment reduces infectivity and hence transmission. Under a T&T strategy all HIV-infected individuals would receive treatment whether in need or not. This would require treating 5 million individuals almost immediately and providing treatment for several decades. We use a validated mathematical model to predict impact and costs of: (i) a universal T&T strategy and (ii) achieving universal access to treatment. Using modeling the WHO has predicted a universal T&T strategy in SA would eliminate HIV within a decade, and (after 40 years) cost ~$10 billion less than achieving universal access. In contrast, we predict a universal T&T strategy in SA could eliminate HIV, but take 40 years and cost ~$12 billion more than achieving universal access. We determine the difference in predictions is because the WHO has under-estimated survival time on treatment and ignored the risk of resistance. We predict, after 20 years, ~2 million individuals would need second-line regimens if a universal T&T strategy is implemented versus ~1.5 million if universal access is achieved. Costs need to be realistically estimated and multiple evaluation criteria used to compare 'treatment as prevention' with other prevention strategies. Before implementing a universal T&T strategy, which may not be sustainable, we recommend striving to achieve universal access to treatment as quickly as possible. We predict achieving universal access to treatment would be a very effective 'treatment as prevention' approach and bring the HIV epidemic in SA close to elimination, preventing ~4 million infections after 20 years and ~11 million after 40 years.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».