P17.09 Cost-effectiveness of hiv self-testing promotion through grindr™, a smartphone social networking application
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Currently, the cost per new HIV diagnosis in the United States is estimated at $17,700. HIV self-testing promotion through smartphone social networking applications (apps) might present an affordable way to help improve case finding. We evaluated the cost-effectiveness of an HIV self-testing program that linked geo-targeted mobile advertisements to an online self-test request system. Methods The HIV self-testing program was offered in Los Angeles from April 17 to May 29, 2014, and from October 13 to November 11, 2014. During those periods, we placed advertisements for free HIV self-tests on Grindr™, a smartphone geosocial networking app popular with men who have sex with men (MSM). Users were linked to http://freehivselftests.weebly.com/to submit self-test requests. African American and Latino MSM ≥18 years old were asked if they used the self-test and what the result of the self-test was. Cost-effectiveness was measured by the cost per person tested and the cost per new case of HIV identified. Results Through the two offerings of the program, an estimated 455 users received and used an HIV self-test. Among 112 (63%) survey respondents of 178 invited, study-eligible participants who self-identified as not being previously diagnosed with HIV, 4 (4%) reported testing HIV positive; all 4 (100%) sought medical care. The total direct costs of the program incurred from two waves of advertising (US$2,670), self-test purchases (US$13,130 at US$26 per test), and personnel time (US$1,800) was US$17,600. The cost per person tested was US$39, and the cost per new case of HIV identified was US$4,400. Conclusion Free HIV self-testing promotion through Grindr™ is an effective and affordable means of identifying previously undiagnosed cases of HIV among African American and Latino MSM. Future work should compare advertising on different smartphone social networking apps and evaluate methods to confirm self-reported HIV test results and linkage-to-care activities. Disclosure of interest statement The authors have no conflicts of interest to disclose.
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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,033 | 0,002 |
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 ».