The impact of localized implementation: determining the cost-effectiveness of HIV prevention and care interventions across six United States cities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Effective interventions to reduce the public health burden of HIV/AIDS can vary in their ability to deliver value at different levels of scale and in different epidemiological contexts. Our objective was to determine the cost-effectiveness of HIV treatment and prevention interventions implemented at previously documented scales of delivery in six US cities with diverse HIV microepidemics. DESIGN: Dynamic HIV transmission model-based cost-effectiveness analysis. METHODS: We identified and estimated previously documented scale of delivery and costs for 16 evidence-based interventions from the US CDC's Compendium of Evidence-Based Interventions and Best Practices for HIV Prevention. Using a model calibrated for Atlanta, Baltimore, Los Angeles, Miami, New York City and Seattle, we estimated averted HIV infections, quality-adjusted life years (QALY) gained and incremental cost-effectiveness ratios (healthcare perspective; 3% discount rate, 2018$US), for each intervention and city (10-year implementation) compared with the status quo over a 20-year time horizon. RESULTS: Increased HIV testing was cost-saving or cost-effective across cities. Targeted preexposure prophylaxis for high-risk MSM was cost-saving in Miami and cost-effective in Atlanta ($6123/QALY), Baltimore ($18 333/QALY) and Los Angeles ($86 117/QALY). Interventions designed to improve antiretroviral therapy initiation provided greater value than other treatment engagement interventions. No single intervention was projected to reduce HIV incidence by more than 10.1% in any city. CONCLUSION: Combination implementation strategies should be tailored to local epidemiological contexts to provide the most value. Complementary strategies addressing factors hindering access to HIV care will be necessary to meet targets for HIV elimination in the United States.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».