Evolving landscape of economic evaluations of HIV pre-exposure prophylaxis and pre-exposure prophylaxis implementation strategies: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Economic evaluations of HIV pre-exposure prophylaxis (PrEP) and associated implementation strategies guide evidence-based policies, programmes, and resource allocation. Since 2015, there has been an evolution in PrEP modalities, implementation strategies, and prioritization of key populations with unmet HIV prevention needs, alongside the scale-up of other HIV prevention interventions. Our systematic review describes the evolving landscape of economic evaluations of PrEP to help identify evidence gaps relevant to the current HIV epidemic and response (PROSPERO: CRD42016038440). Methods: We searched five databases, without language restrictions, for peer-reviewed economic evaluations from inception to December 21, 2024. We describe the evolution of study characteristics over time, including perspective of analysis, region, population, PrEP modality/implementation strategy, and comparators. Results: Of 5,046 studies identified, 114 met inclusion criteria, of which 81 examined HIV epidemics in 2015 or later and 16 adopted a societal perspective. HIV epidemics studied primarily spanned countries in Sub-Saharan Africa (N=45) and in North America (N=32). Modeled populations for receipt of PrEP primarily comprised: gay, bisexual, and other men who have sex with men (N=66), female sex workers (N=23), serodifferent partnerships (N=16), and persons who inject drugs (N=12). Most evaluated oral, daily PrEP (N=70), followed by on-demand PrEP (N=12), long-acting injectable PrEP (N=12), and others (e.g., vaginal ring, topical gel; N=7). Ten studies compared different PrEP modalities with each other. Three studies evaluated different implementation strategies to increase PrEP uptake, adherence, and persistence. Of the 108 studies that compared PrEP to a combination of other HIV prevention interventions, only 25 scaled up at least part of the comparator over time. Discussion: To support decision-making, future economic evaluations should consider costs and benefits beyond the health system and consider comparators that better reflect the current HIV response across regions and populations. The increasing availability of novel PrEP modalities allows future studies to evaluate a mix of PrEP modalities and person-centered implementation strategies. Conclusions: The growing number of PrEP economic evaluations have not kept pace with emerging PrEP modalities or the current HIV epidemic/response, resulting in challenges in making evidence-based policies, programmes, and resource allocation.
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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 | 0,167 | 0,517 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».