Economic evaluation of mobile phone text message interventions to improve adherence to HIV therapy in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A surge in mobile phone availability has fueled low cost short messaging service (SMS) adherence interventions. Multiple systematic reviews have concluded that some SMS-based interventions are effective at improving antiretroviral therapy (ART) adherence, and they are hypothesized to improve retention in care. The objective of this study was to evaluate the cost-effectiveness of SMS-based adherence interventions and explore the added value of retention benefits. METHODS: We evaluated the cost-effectiveness of weekly SMS interventions compared to standard care among HIV+ individuals initiating ART for the first time in Kenya. We used an individual level micro-simulation model populated with data from two SMS-intervention trials, an East-African HIV+ cohort and published literature. We estimated average quality adjusted life years (QALY) and lifetime HIV-related costs from a healthcare perspective. We explored a wide range of scenarios and assumptions in one-way and multivariate sensitivity analyses. RESULTS: We found that SMS-based adherence interventions were cost-effective by WHO standards, with an incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of $1,037/QALY. In the secondary analysis, potential retention benefits improved the cost-effectiveness of SMS intervention (ICER = $864/QALY). In multivariate sensitivity analyses, the interventions remained cost-effective in most analyses, but the ICER was highly sensitive to intervention costs, effectiveness and average cohort CD4 count at ART initiation. SMS interventions remained cost-effective in a test and treat scenario where individuals were assumed to initiate ART upon HIV detection. CONCLUSIONS: Effective SMS interventions would likely increase the efficiency of ART programs by improving HIV treatment outcomes at relatively low costs, and they could facilitate achievement of the UNAIDS goal of 90% viral suppression among those on ART by 2020.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».