Estimated Costs for Delivery of HIV Antiretroviral Therapy to Individuals with CD4+ T-Cell Counts >350 cells/uL in Rural Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence favoring earlier HIV ART initiation at high CD4+ T-cell counts (CD4>350/uL) has grown, and guidelines now recommend earlier HIV treatment. However, the cost of providing ART to individuals with CD4>350 in Sub-Saharan Africa has not been well estimated. This remains a major barrier to optimal global cost projections for accelerating the scale-up of ART. Our objective was to compute costs of ART delivery to high CD4+count individuals in a typical rural Ugandan health center-based HIV clinic, and use these data to construct scenarios of efficient ART scale-up. METHODS: Within a clinical study evaluating streamlined ART delivery to 197 individuals with CD4+ cell counts >350 cells/uL (EARLI Study: NCT01479634) in Mbarara, Uganda, we performed a micro-costing analysis of administrative records, ART prices, and time-and-motion analysis of staff work patterns. We computed observed per-person-per-year (ppy) costs, and constructed models estimating costs under several increasingly efficient ART scale-up scenarios using local salaries, lowest drug prices, optimized patient loads, and inclusion of viral load (VL) testing. FINDINGS: Among 197 individuals enrolled in the EARLI Study, median pre-ART CD4+ cell count was 569/uL (IQR 451-716). Observed ART delivery cost was $628 ppy at steady state. Models using local salaries and only core laboratory tests estimated costs of $529/$445 ppy (+/-VL testing, respectively). Models with lower salaries, lowest ART prices, and optimized healthcare worker schedules reduced costs by $100-200 ppy. Costs in a maximally efficient scale-up model were $320/$236 ppy (+/- VL testing). This included $39 for personnel, $106 for ART, $130/$46 for laboratory tests, and $46 for administrative/other costs. A key limitation of this study is its derivation and extrapolation of costs from one large rural treatment program of high CD4+ count individuals. CONCLUSIONS: In a Ugandan HIV clinic, ART delivery costs--including VL testing--for individuals with CD4>350 were similar to estimates from high-efficiency programs. In higher efficiency scale-up models, costs were substantially lower. These favorable costs may be achieved because high CD4+ count patients are often asymptomatic, facilitating more efficient streamlined ART delivery. Our work provides a framework for calculating costs of efficient ART scale-up models using accessible data from specific programs and regions.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».