Modelling the cost-effectiveness of TasP and PrEP in female sex workers in Cotonou, Benin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Treatment as prevention (TasP) and pre-exposure prophylaxis (PrEP) could impact the HIV epidemic among Female Sex Workers (FSW) but their cost-effectiveness is uncertain in this group. This study aims to model the cost-effectiveness of TasP and PrEP among FSW in Cotonou, Benin. Methods A demonstration study assessed TasP and PrEP use among FSW in Cotonou. A dynamic HIV transmission model was developed to estimate the impact of this intervention and published elsewhere. Incremental economic costs of the study were collected prospectively capturing both provider and FSW costs. The incremental cost-effectiveness ratio per HIV infection and disability-adjusted life years (DALY) averted were estimated over a 20 year time horizon with costs converted to USD 2020 and both costs and DALYs discounted at 4.5% per year. Different cost scenarios were modelled to investigate the cost-effectiveness of the intervention as delivered by the government reflecting current day implementation and resource costs. Results The mean provider annual economic cost per FSW on TasP was $646, with an initiation cost of $347 and mean annual user costs were $16. The mean initiation costs for PrEP were $268, mean annual provider costs were $359-$499 and annual user cost $15-$21 depending on adherence level. TasP was found to be cost saving for all cost scenarios examined compared to routine HIV care for FSW. PrEP was not cost-effective for any cost scenario, population coverage or adherence level examined. Conclusion Our results support TasP but not PrEP for FSW in our setting. A streamlined, outreach delivery model with reduced costs should be investigated to assess its cost-effectiveness in this setting.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».