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Enregistrement W2558541533 · doi:10.1371/journal.pone.0167308

Cost-Effectiveness of the ‘One4All’ HIV Linkage Intervention in Guangxi Zhuang Autonomous Region, China

2016· article· en· W2558541533 sur OpenAlexaff
Xiao Zang, Houlin Tang, Jeong Eun Min, Diane Yu Gu, Julio Montaner, Zunyou Wu, Bohdan Nosyk

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser UniversityAIDS Vancouver
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionNational Institutes of HealthNational Health and Family Planning Commission of the People's Republic of ChinaNational Institute on Drug AbuseChinese Center for Disease Control and Prevention
Mots-clésMedicineIntervention (counseling)Viral loadCost-effectiveness analysisTransmission (telecommunications)ChinaCost effectivenessDemographyEnvironmental healthFamily medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)GeographyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Guangxi Zhuang Autonomous Region, China, an estimated 80% of newly-identified antiretroviral therapy (ART)-eligible patients are not engaged in ART. Delayed ART uptake ultimately translates into high rates of HIV morbidity, mortality, and transmission. To enhance HIV testing receipt and subsequent treatment uptake in Guangxi, the Chinese Center for Disease Control and Prevention (CDC) executed a cluster-randomized trial to assess the effectiveness and cost-effectiveness of a streamlined HIV testing algorithm (the One4All intervention) in 12 county-level hospitals. OBJECTIVE: To determine the incremental cost-effectiveness of the One4All intervention delivered at county hospitals in Guangxi, China, compared to the current standard of care (SOC). PERSPECTIVE: Health System. TIME HORIZON: 1-, 5-and 25-years. METHODS: We adapted a dynamic, compartmental HIV transmission model to simulate HIV transmission and progression in Guangxi, China and identify the economic impact and health benefits of implementing the One4All intervention in all Guangxi hospitals. The One4All intervention algorithm entails rapid point-of-care HIV screening, CD4 and viral load testing of individuals presenting for HIV screening, with same-day results and linkage to counselling. We populated the model with data from the One4All trial (CTN-0056), China CDC HIV registry and published reports. Model outcomes were HIV incidence, mortality, costs, quality-adjusted life years (QALYs), and the incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of the One4All intervention compared to SOC. RESULTS: The One4All testing intervention was more costly than SOC (CNY 2,182 vs. CNY 846), but facilitated earlier ART access, resulting in delayed disease progression and mortality. Over a 25-year time horizon, we estimated that introducing One4All in Guangxi would result in 802 averted HIV cases and 1629 averted deaths at an ICER of CNY 11,678 per QALY gained. Sensitivity analysis revealed that One4All remained cost-effective at even minimal levels of effectiveness. Results were robust to changes to a range of parameters characterizing the HIV epidemic over time. CONCLUSIONS: The One4All HIV testing strategy was highly cost-effective by WHO standards, and should be prioritized for widespread implementation in Guangxi, China. Integrating the intervention within a broader combination prevention strategy would enhance the public health response to HIV/AIDS in Guangxi.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeObservationnel
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

Citations30
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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