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Enregistrement W3036470201 · doi:10.1002/jia2.25493

Modelling integrated antiretroviral treatment and harm reduction services on HIV and overdose among people who inject drugs in Tijuana, Mexico

2020· article· en· W3036470201 sur OpenAlexaff
Javier Cepeda, Annick Bórquez, Christopher Magana, Anh Vo, Claudia Rafful, Gudelia Rangel, María Elena Medina‐Mora, Steffanie A. Strathdee, Natasha K. Martin

Notice bibliographique

RevueJournal of the International AIDS Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute on Drug AbuseCenter for AIDS Research, University of WashingtonFogarty International CenterNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineHarm reductionAbstinencePsychological interventionHuman immunodeficiency virus (HIV)PsychiatryFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The HIV epidemic in Tijuana, Mexico is concentrated in key populations, including people who inject drugs (PWID). However, HIV interventions among PWID are minimal, and federal funding was provided for compulsory abstinence programmes associated with HIV and overdose. Alternatively, opioid agonist therapy reduces overdose, reincarceration, HIV, while improving antiretroviral therapy (ART) outcomes. We assessed potential impact and synergies of scaled-up integrated ART and opioid agonist therapy, compared to scale-up of each separately, and potential harms of compulsory abstinence programmes on HIV and fatal overdose among PWID in Tijuana. METHODS: We developed a dynamic model of HIV transmission and overdose among PWID in Tijuana. We simulated scale-up of opioid agonist therapy from zero to 40% coverage among PWID. We evaluated synergistic benefits of an integrated harm reduction and ART scale-up strategy (40% opioid agonist therapy coverage and 10-fold ART recruitment), compared to scale-up of each intervention alone or no scale-up of low coverage ART and no harm reduction). We additionally simulated compulsory abstinence programmes (associated with 14% higher risk of receptive syringe sharing and 76% higher odds of overdose) among PWID. RESULTS: Without intervention, HIV incidence among PWID could increase from 0.72 per 100 person-years (PY) in 2020 to 0.92 per 100 PY in 2030. Over ten years, opioid agonist therapy scale-up could avert 31% (95% uncertainty interval (UI): 18%, 46%) and 22% (95% UI: 10%, 28%) new HIV infections and fatal overdoses, respectively, with the majority of HIV impact from the direct effect on HIV transmission due to low ART coverage. Integrating opioid agonist therapy and ART scale-up provided synergistic benefits, with opioid agonist therapy effects on ART recruitment/retention averting 9% more new infections compared to ART scale-up alone. The intervention strategy could avert 48% (95% UI: 26%, 68%) of new HIV infections and one-fifth of fatal overdoses over ten years. Conversely, compulsory abstinence programmes could increase HIV and overdoses. CONCLUSIONS: Integrating ART with opioid agonist therapy could provide synergistic benefits and prevent HIV and overdoses among PWID in Tijuana, whereas compulsory abstinence programmes could cause harm. Policymakers should consider the benefits of integrating harm reduction and HIV services for PWID.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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