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Enregistrement W2523631564 · doi:10.7448/ias.19.1.20791

Optimizing HIV pre‐exposure prophylaxis implementation among men who have sex with men in a large urban centre: a dynamic modelling study

2016· article· en· W2523631564 sur OpenAlexafffundabout
Derek R. MacFadden, Darrell H. S. Tan, Sharmistha Mishra

Notice bibliographique

RevueJournal of the International AIDS Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario HIV Treatment Network
Mots-clésMedicinePre-exposure prophylaxisMen who have sex with menEmtricitabineHuman immunodeficiency virus (HIV)PopulationDemographyViral loadEnvironmental healthAntiretroviral therapyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Once-daily tenofovir/emtricitabine-based pre-exposure prophylaxis (PrEP) can reduce HIV acquisition in men who have sex with men (MSM), by 44% in the iPrEx trial, and reaching up to 99% with high adherence. We examined the potential population-level impact and cost-effectiveness of different PrEP implementation strategies. METHODS: We developed a dynamic, stochastic compartmental model of HIV transmission among the estimated 57,400 MSM in Toronto, Canada. Parameterization was performed using local epidemiologic data. Strategies examined included (1) uniform PrEP delivery versus targeting the highest risk decile of MSM (with varying coverage proportions); (2) increasing PrEP efficacy as a surrogate of adherence (44% to 99%); and (3) varying HIV test frequency (once monthly to once yearly). Outcomes included HIV infections averted and the incremental cost ($CAD) per incremental quality-adjusted-life-year (QALY) gained over 20 years. RESULTS: Use of PrEP among all HIV-uninfected MSM at 25, 50, 75 and 100% coverage prevented 1970, 3427, 4317, and 4581 infections, respectively, with cost/QALY increasing from $500,000 to $800,000 CAD. Targeted PrEP for the highest risk MSM at 25, 50, 75 and 100% coverage prevented 1166, 2154, 2816, and 3012 infections, respectively, with cost/QALY ranging from $35,000 to $70,000 CAD. Maximizing PrEP efficacy, in a scenario of 25% coverage of high-risk MSM with PrEP, prevented 1540 infections with a cost/QALY of $15,000 CAD. HIV testing alone (Q3 months) averted 898 of infections with a cost savings of $4,000 CAD per QALY. CONCLUSIONS: The optimal implementation strategy for PrEP over the next 20 years at this urban centre is to target high-risk MSM and to maximize efficacy by supporting PrEP adherence. A large health benefit of PrEP implementation could come from engaging undiagnosed HIV-infected individuals into care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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