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Enregistrement W3174674961 · doi:10.1097/qad.0000000000002993

Attributing health benefits to preventing HIV infections versus improving health outcomes among people living with HIV: an analysis in six US cities

2021· article· en· W3174674961 sur OpenAlexaff
Emanuel Krebs, Eva A. Enns, Xiao Zang, Cassandra Mah, Amanda My Linh Quan, Czarina N. Behrends, Caroline Coljin, William C. Goedel, Matthew R. Golden, Brandon D. L. Marshall, Lisa R. Metsch, Steven Shoptaw, Patrick S. Sullivan, Hansel Tookes, Horacio A. Duarte, Jeong Eun Min, Bohdan Nosyk

Notice bibliographique

RevueAIDS · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoAIDS VancouverSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésMedicinePsychological interventionEnvironmental healthGerontologyPublic healthHealth benefitsDemographyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Combination strategies generate health benefits through improved health outcomes among people living with HIV (PLHIV) and prevention of new infections. We aimed to determine health benefits attributable to improved health among PLHIV versus HIV prevention for a set of combination strategies in six US cities. DESIGN: A dynamic HIV transmission model. METHODS: Using a model calibrated for Atlanta, Baltimore, Los Angeles, Miami, New York City (NYC) and Seattle, we assessed the health benefits of city-specific optimal combinations of evidence-based interventions implemented at publicly documented levels and at ideal (90% coverage) scale-up (2020-2030 implementation, 20-year study period). We calculated the proportion of health benefit gains (measured as quality-adjusted life-years) resulting from averted and delayed HIV infections; improved health outcomes among PLHIV; and improved health outcomes due to medication for opioid use disorder (MOUD). RESULTS: The HIV-specific proportion of total benefits ranged from 68.3% (95% credible interval: 55.3-80.0) in Seattle to 98.5% (97.5-99.3) in Miami, with the rest attributable to MOUD. The majority of HIV-specific health benefits in five of six cities were attributable HIV prevention, and ranged from 33.1% (26.1-41.1) in NYC to 83.1% (79.6-86.6) in Atlanta. Scaling up to ideal service levels resulted in three to seven-fold increases in additional health benefits, mostly from MOUD, with HIV-specific health gains primarily driven by HIV prevention. CONCLUSION: Optimal combination strategies generated a larger proportion of health benefits attributable to HIV prevention in five of six cities, underlining the substantial benefits of antiretroviral therapy engagement for the prevention of HIV transmission through viral suppression. Understanding to whom benefits accrue may be important in assessing the equity and impact of HIV investments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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