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Enregistrement W2538102404 · doi:10.1016/s2352-3018(16)30120-5

Evaluating strategies to improve HIV care outcomes in Kenya: a modelling study

2016· article· en· W2538102404 sur OpenAlexaff
Jack Olney, Paula Braitstein, Jeffrey W. Eaton, Edwin Sang, Monicah Nyambura, Sylvester Kimaiyo, Ellen McRobie, Joseph W. Hogan, Timothy B. Hallett

Notice bibliographique

RevueThe Lancet HIV · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institutes of HealthWellcome TrustCenter for AIDS Research, University of WashingtonNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesBill and Melinda Gates FoundationUnited States Agency for International Development
Mots-clésPsychological interventionMedicineHealth careOutreachPopulationIntervention (counseling)Family medicineNursingEnvironmental healthEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With expanded access to antiretroviral therapy (ART) in sub-Saharan Africa, HIV mortality has decreased, yet life-years are still lost to AIDS. Strengthening of treatment programmes is a priority. We examined the state of an HIV care programme in Kenya and assessed interventions to improve the impact of ART programmes on population health. METHODS: We created an individual-based mathematical model to describe the HIV epidemic and the experiences of care among adults infected with HIV in Kenya. We calibrated the model to a longitudinal dataset from the Academic Model Providing Access To Healthcare (known as AMPATH) programme describing the routes into care, losses from care, and clinical outcomes. We simulated the cost and effect of interventions at different stages of HIV care, including improvements to diagnosis, linkage to care, retention and adherence of ART, immediate ART eligibility, and a universal test-and-treat strategy. FINDINGS: We estimate that, of people dying from AIDS between 2010 and 2030, most will have initiated treatment (61%), but many will never have been diagnosed (25%) or will have been diagnosed but never started ART (14%). Many interventions targeting a single stage of the health-care cascade were likely to be cost-effective, but any individual intervention averted only a small percentage of deaths because the effect is attenuated by other weaknesses in care. However, a combination of five interventions (including improved linkage, point-of-care CD4 testing, voluntary counselling and testing with point-of-care CD4, and outreach to improve retention in pre-ART care and on-ART) would have a much larger impact, averting 1·10 million disability-adjusted life-years (DALYs) and 25% of expected new infections and would probably be cost-effective (US$571 per DALY averted). This strategy would improve health more efficiently than a universal test-and-treat intervention if there were no accompanying improvements to care ($1760 per DALY averted). INTERPRETATION: When resources are limited, combinations of interventions to improve care should be prioritised over high-cost strategies such as universal test-and-treat strategy, especially if this is not accompanied by improvements to the care cascade. International guidance on ART should reflect alternative routes to programme strengthening and encourage country programmes to evaluate the costs and population-health impact in addition to the clinical benefits of immediate initiation. FUNDING: Bill & Melinda Gates Foundation, United States Agency for International Development, National Institutes of Health.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations36
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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