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Enregistrement W2768299619 · doi:10.1016/s2352-3018(17)30190-x

Cost-effectiveness of public-health policy options in the presence of pretreatment NNRTI drug resistance in sub-Saharan Africa: a modelling study

2017· article· en· W2768299619 sur OpenAlexaff
Andrew Phillips, Valentina Cambiano, Fumiyo Nakagawa, Paul Revill, Michael R. Jordan, Timothy B. Hallett, Meg Doherty, Andrea De Luca, Jens Lundgren, Mutsa Mhangara, Tsitsi Apollo, John W. Mellors, Brooke E Nichols, Urvi M. Parikh, Deenan Pillay, Tobias Rinke de Wit, Kim Sigaloff, Diane V. Havlir, Daniel R. Kuritzkes, Anton Pozniak, David van de Vijver, Marco Vitória, Mark A. Wainberg, Elliot Raizes, Silvia Bertagnolio

Notice bibliographique

RevueThe Lancet HIV · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesNational Research FoundationCenters for Disease Control and PreventionDanmarks GrundforskningsfondBritish HIV AssociationViiV HealthcareWorld Health OrganizationUnited States Agency for International DevelopmentGilead SciencesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineDrug resistancePublic healthDrugEnvironmental healthPharmacologyIntensive care medicineVirologyNursingMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is concern over increasing prevalence of non-nucleoside reverse-transcriptase inhibitor (NNRTI) resistance in people initiating antiretroviral therapy (ART) in low-income and middle-income countries. We assessed the effectiveness and cost-effectiveness of alternative public health responses in countries in sub-Saharan Africa where the prevalence of pretreatment drug resistance to NNRTIs is high. METHODS: The HIV Synthesis Model is an individual-based simulation model of sexual HIV transmission, progression, and the effect of ART in adults, which is based on extensive published data sources and considers specific drugs and resistance mutations. We used this model to generate multiple setting scenarios mimicking those in sub-Saharan Africa and considered the prevalence of pretreatment NNRTI drug resistance in 2017. We then compared effectiveness and cost-effectiveness of alternative policy options. We took a 20 year time horizon, used a cost effectiveness threshold of US$500 per DALY averted, and discounted DALYs and costs at 3% per year. FINDINGS: A transition to use of a dolutegravir as a first-line regimen in all new ART initiators is the option predicted to produce the most health benefits, resulting in a reduction of about 1 death per year per 100 people on ART over the next 20 years in a situation in which more than 10% of ART initiators have NNRTI resistance. The negative effect on population health of postponing the transition to dolutegravir increases substantially with higher prevalence of HIV drug resistance to NNRTI in ART initiators. Because of the reduced risk of resistance acquisition with dolutegravir-based regimens and reduced use of expensive second-line boosted protease inhibitor regimens, this policy option is also predicted to lead to a reduction of overall programme cost. INTERPRETATION: A future transition from first-line regimens containing efavirenz to regimens containing dolutegravir formulations in adult ART initiators is predicted to be effective and cost-effective in low-income settings in sub-Saharan Africa at any prevalence of pre-ART NNRTI resistance. The urgency of the transition will depend largely on the country-specific prevalence of NNRTI resistance. FUNDING: Bill & Melinda Gates Foundation, World Health Organization.

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)0,013
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations77
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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