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.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».