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Enregistrement W4211013501 · doi:10.1101/2022.02.08.22270670

Using routine programmatic data to estimate the population-level impacts of HIV self-testing: The example of the ATLAS program in Cote d’Ivoire

2022· preprint· en· W4211013501 sur OpenAlexaff
Arlette Simo Fotso, Cheryl Johnson, Anthony Vautier, Konan Blaise Kouamé, Papa Moussa Diop, Romain Silhol, Mathieu Maheu‐Giroux, Marie‐Claude Boily, Nicolas Rouveau, Clémence Doumenc-Aïdara, Rachel Baggaley, E. Ehui, Joseph Larmarange

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationHuman immunodeficiency virus (HIV)MedicineCote d ivoireAtlas (anatomy)Linear regressionDemographyFamily medicineStatisticsEnvironmental healthMathematicsHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background HIV self-testing (HIVST) is recommended by the World Health Organization as an additional HIV testing approach. Since 2019, it has been implemented in Côte d’Ivoire through the ATLAS project, including primary and secondary distribution channels. While the discreet and flexible nature of HIVST makes it appealing for users, it also makes the monitoring and estimation of the population-level programmatic impact of HIVST programs challenging. We used routinely collected data to estimate the effects of ATLAS’ HIVST distribution on access to testing, conventional testing (self-testing excluded), diagnoses, and antiretroviral treatment (ART) initiations in Côte d’Ivoire. Methods We used the ATLAS project’s programmatic data between the third quarter (Q) of 2019 (Q3 2019) and Q1 2021, in addition to routine HIV testing services program data obtained from the President’s Emergency Plan for AIDS Relief dashboard. We performed ecological time series regression using linear mixed models. Findings The results are presented for 1000 HIVST kits distributed through ATLAS. They show a negative but nonsignificant effect of the number of ATLAS HIVST on conventional testing uptake (−190 conventional tests [95% CI: −427 to 37, p=0·10]). We estimated that for 1000 additional HIVST distributed through ATLAS, +590 [95% CI: 357 to 821, p<0·001] additional individuals have accessed HIV testing, assuming an 80% HIVST utilization rate (UR) and +390 [95% CI: 161 to 625, p<0·001] assuming a 60% UR. The statistical relationship between the number of HIVST and HIV diagnoses was significant and positive (+8 diagnosis [95% CI: 0 to 15, p=0·044]). No effect was observed on ART initiation (−2 ART initiations [95% CI: −8 to 5, p=0·66]). Interpretations Social network-based HIVST distribution had a positive impact on access to HIV testing and diagnoses in Cote d’Ivoire. This approach offers a promising way for countries to assess the impact of HIVST programs. Funding Unitaid 2018-23-ATLAS Research in context Evidence before this study We searched PubMed between November 9 and 12, 2021, for studies assessing the impact of HIVST on HIV testing, ‘conventional’ testing, HIV diagnoses and ART initiation. We searched published data using the terms “HIV self-testing” and “HIV testing”; “HIV self-testing” and “traditional HIV testing” or “conventional testing”; “HIV self-testing” and “diagnosis” or “positive results”; and “HIV self-testing” and “ART initiation” or “Antiretroviral treatment”. Articles with abstracts were reviewed. No time or language restriction was applied. Most studies were individual-based randomized controlled trials involving data collection and some form of HIVST tracking; no studies were conducted at the population level, none were conducted in western Africa and most focused on subgroups of the population or key populations. While most studies found a positive effect of HIVST on HIV testing, evidence was mixed regarding the effect on conventional testing, diagnoses, and ART initiation. Added value of this study HIVST can empower individuals by allowing them to choose when, where and whether to test and with whom to share their results and can reach hidden populations who are not accessing existing services. Inherent to HIVST is that there is no automatic tracking of test results and linkages at the individual level. Without systematic and direct feedback to program implementers regarding the use and results of HIVST, it is difficult to estimate the impact of HIVST distribution at the population level. Such estimates are crucial for national AIDS programs. This paper proposed a way to overcome this challenge and used routinely collected programmatic data to indirectly estimate and assess the impacts of HIVST distribution in Côte d’Ivoire. Implications of all the available evidence Our results showed that HIVST increased the overall HIV testing uptake and diagnoses in Côte d’Ivoire without significantly reducing conventional HIV testing uptake. We demonstrated that routinely collected programmatic data could be used to estimate the effects of HIVST kit distribution outside a trial environment. The methodology used in this paper could be replicated and implemented in different settings and enable more countries to routinely evaluate HIVST programming at the population level.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,235
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,211 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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