Identifying Key Drivers of the Impact of an HIV Cure Intervention in Sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is unknown what properties would be required to make an intervention in low income countries that can eradicate or control human immunodeficiency virus (HIV) without antiretroviral therapy (ART) cost-effective. METHODS: We used a model of HIV and ART to investigate the effect of introducing an ART-free viral suppression intervention in 2022 using Zimbabwe as an example country. We assumed that the intervention (cost: $500) would be accessible for 90% of the population, be given to those receiving effective ART, have sufficient efficacy to allow ART interruption in 95%, with a rate of viral rebound of 5% per year in the first 3 months, and a 50% decline in rate with each successive year. RESULTS: An ART-free viral suppression intervention with these properties would result in >0.53 million disability-adjusted-life-years averted over 2022-2042, with a reduction in HIV program costs of $300 million (8.7% saving). An intervention of this efficacy costing anything up to $1400 is likely to be cost-effective in this setting. CONCLUSIONS: Interventions aimed at curing HIV infection have the potential to improve overall disease burden and to reduce costs. Given the effectiveness and cost of ART, such interventions would have to be inexpensive and highly effective.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».