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Enregistrement W4391435118 · doi:10.1016/j.lana.2024.100679

Cost-effectiveness of a police education program on HIV and overdose among people who inject drugs in Tijuana, Mexico

2024· article· en· W4391435118 sur OpenAlexaff
Javier Cepeda, Leo Beletsky, Daniela Abramovitz, Carlos Rivera Saldana, James G. Kahn, Arnulfo Bañuelos, Gudelia Rangel, Jaime Arredondo, Peter Vickerman, Annick Bórquez, Steffanie A. Strathdee, Natasha K. Martin

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Americas · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of General Medical SciencesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesFogarty International CenterNational Heart, Lung, and Blood InstituteCenter for AIDS Research, University of WashingtonOffice of AIDS ResearchNational Institute on AgingNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentUniversity of California Institute for Mexico and the United States
Mots-clésMedicinePopulationHarm reductionDemographyEnvironmental healthHuman immunodeficiency virus (HIV)Virology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Incarceration is associated with drug-related harms among people who inject drugs (PWID). We trained >1800 police officers in Tijuana, Mexico on occupational safety and HIV/HCV, harm reduction, and decriminalization reforms (Proyecto Escudo). We evaluated its effect on incarceration, population impact and cost-effectiveness on HIV and fatal overdose among PWID. Methods: We assessed self-reported recent incarceration in a longitudinal cohort of PWID before and after Escudo. Segmented regression was used to compare linear trends in log risk of incarceration among PWID pre-Escudo (2012-2015) and post-Escudo (2016-2018). We estimated population impact using a dynamic model of HIV transmission and fatal overdose among PWID, with incarceration associated with syringe sharing and fatal overdose. The model was calibrated to HIV and incarceration patterns in Tijuana. We compared a scenario with Escudo (observed incarceration declines for 2 years post-Escudo among PWID from the segmented regression) compared to a counterfactual of no Escudo (continuation of stable pre-Escudo trends), assessing cost-effectiveness from a societal perspective. Using a 2-year intervention effect and 50-year time horizon, we determined the incremental cost-effectiveness ratio (ICER, in 2022 USD per disability-adjusted life years [DALYs] averted). Findings: Compared to stable incarceration pre-Escudo, for every three-month interval in the post-Escudo period, recent incarceration among PWID declined by 21% (adjusted relative risk = 0.79, 95% CI: 0.68-0.91). Based on these declines, we estimated 1.7% [95% interval: 0.7%-3.5%] of new HIV cases and 12.2% [4.5%-26.6%] of fatal overdoses among PWID were averted in the 2 years post-Escudo, compared to a counterfactual without Escudo. Escudo was cost-effective (ICER USD 3746/DALY averted compared to a willingness-to-pay threshold of $4842-$13,557). Interpretation: Escudo is a cost-effective structural intervention that aligned policing practices and human-rights-based public health practices, which could serve as a model for other settings where policing constitutes structural HIV and overdose risk among PWID. Funding: National Institute on Drug Abuse, UC MEXUS CONACyT, and the San Diego Center for AIDS Research (SD CFAR).

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,359 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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