Impact of HIV self-testing for oral pre-exposure prophylaxis scale-up on drug resistance and HIV outcomes in western Kenya: a modelling study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Community-based oral pre-exposure prophylaxis (PrEP) provision has the potential to expand PrEP coverage. HIV self-testing can facilitate PrEP community-based delivery but might have lower sensitivity than facility-based HIV testing, potentially leading to inappropriate PrEP use among people with HIV and subsequent development of drug resistance. We aimed to evaluate the impact of HIV self-testing use for PrEP scale-up. METHODS: We parameterised an agent-based network model, EMOD-HIV, to simulate generic tenofovir disoproxil fumarate and emtricitabine PrEP scale-up in western Kenya using four testing scenarios: provider-administered nucleic acid testing, provider-administered rapid diagnostic tests detecting antibodies, blood-based HIV self-testing, or oral fluid HIV self-testing. Scenarios were compared with a no PrEP counterfactual. Individuals aged 18-49 years with one or more heterosexual partners who screened HIV-negative were eligible for PrEP. We assessed the cost and health impact of rapid PrEP scale-up with high coverage over 20 years, and the budget impact over 5 years, using various HIV testing modalities. FINDINGS: PrEP coverage of 29% was projected to avert approximately 54% of HIV infections and 17% of HIV-related deaths among adults aged 18-49 years over 20 years; health impacts were similar across HIV testing modalities used to deliver PrEP. The percentage of HIV infections with PrEP-associated nucleoside reverse transcriptase inhibitor (NRTI) drug resistance was 0·6% (95% uncertainty intervals 0·4-0·9) in the blood HIV self-testing scenario and 0·8% (0·6-1·0) in the oral HIV self-testing scenario, compared with 0·3% (0·2-0·3) in the antibody rapid diagnostic testing scenario and 0·2% (0·1-0·2) in the nucleic acid testing scenario. Accounting for background NRTI resistance, we found similarly low proportions of drug resistance across scenarios. The budget impact of implementing PrEP using HIV self-testing and provider-administered rapid diagnostic tests were similar, while nucleic acid testing was approximately 50% more costly. INTERPRETATION: Scaling up PrEP using HIV self-testing has similar health impacts, costs, and low risk of drug resistance as provider-administered rapid diagnostic tests. Policy makers should consider leveraging HIV self-testing to expand PrEP access among those at HIV risk. FUNDING: The Bill and Melinda Gates Foundation.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».