Estimated cost-effectiveness of point-of-care testing in community pharmacies vs. self-testing and standard laboratory testing for HIV
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Point-of-care-testing (POCT) for HIV at community pharmacies can enhance care linkage compared with self-tests and increase testing uptake relative to standard lab testing. While the higher test uptake may increase testing costs, timely diagnosis and treatment can reduce downstream HIV treatment costs and improve health outcomes. This study provides the first evidence on the cost-effectiveness of pharmacist-led POCT vs. HIV self-testing and standard lab testing. DESIGN: Dynamic transmission model. METHODS: We compared three HIV testing strategies: POCT at community pharmacies; self-testing using HIV self-test kits; and standard lab testing. Analyses were conducted from the Canadian health system perspective over a 30-year time horizon for all individuals aged 15-64 years in Canada. Costs were measured in 2021 Canadian dollars and effectiveness was captured using quality-adjusted life-years (QALYs). RESULTS: Compared with standard lab testing, POCT at community pharmacies would save $885 million in testing costs over 30 years. Though antiretroviral treatment costs would increase by $190 million with POCT as more persons living with HIV are identified and treated, these additional costs would be partly offset by their lower downstream healthcare utilization (savings of $150 million). POCT at community pharmacies would also yield over 5000 additional QALYs. Compared with HIV self-testing, POCT at community pharmacies would generate both higher costs and higher QALYs and would be cost-effective with an incremental cost-effectiveness ratio of $47 475 per QALY gained. CONCLUSIONS: Offering POCT at community pharmacies can generate substantial cost savings and improve health outcomes compared with standard lab testing. It would also be cost-effective vs. HIV self-testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».