Exploring 4 years of HIV pre-exposure prophylaxis as a statutory health insurance benefit in Germany—a longitudinal claims data analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Introduction of HIV pre-exposure prophylaxis (PrEP) into German statutory health insurance in September 2019 reduced barriers to an effective tool for HIV prevention. Objective: This study aims to provide a longitudinal analysis of HIV-PrEP care in a real-world setting in Germany between 09/2019-08/2023 using claims data from the insurance provider BARMER. Methods: We assessed anonymized claims data to analyze PrEP care and user characteristics. PrEP courses were defined and analyzed based on initiations, discontinuations and reinitiations, as well as proportion of days covered (PDC) as metric of adherence, post-exposure prophylaxis (PEP) and incident HIV infections. Results: A total of 5,208 PrEP users with a median and average observation time of 1.3 and 1.7 years were identified, totaling to 8,822 person-years. By the end of observation 58% were active PrEP users and 43% were still on their first PrEP course. Median age was 34 years (IQR 28-43) and 98.6% were male. Median PDC was 91.3% (IQR 78.9-98.6%) for all observed courses. PrEP initiations increased again in 2022 after a decrease in 2020 and 2021. Of 267 PEP courses, 73.8% took place before PrEP initiation. HIV incidence rate was 0.07/100 person-years. Out of the six detected HIV infections five occurred after PrEP discontinuation. Conclusion: Overall PrEP pill coverage was high and PrEP proved to be highly effective in preventing HIV. No stagnation or decline in PrEP uptake was observed, suggesting that PrEP needs in Germany are not yet fully covered. In 4 years of observation we saw a considerable number of PrEP discontinuations and reinitiations, which indicates that PrEP is utilized in accordance with specific user needs. Most PEP occurred before PrEP initiation, indicating that HIV risk was recognized which eventually led to PrEP prescription. We found a negative association between individuals' total PDC and length of PrEP use, suggesting need for interventions to increase adherence among long-term PrEP users. This study supports previous findings of high PrEP demand in men, assumingly mostly men who have sex with men and suggests that barriers to accessing PrEP and gaps in provision still exist, at least among non-males who would benefit from PrEP.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».