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Enregistrement W4416729024 · doi:10.1002/jia2.70058

Evolving landscape of economic evaluations of HIV pre‐exposure prophylaxis and pre‐exposure prophylaxis implementation strategies: a systematic review

2025· article· en· W4416729024 sur OpenAlexaff
Min Xi, Darrell H. S. Tan, Stefan Baral, Howsikan Kugathasan, Lisa Masucci, Becky Skidmore, Derek R. MacFadden, Kednapa Thavorn, Sharmistha Mishra

Notice bibliographique

RevueJournal of the International AIDS Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of OttawaSt. Michael's HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoToronto General HospitalPublic Health OntarioInstitute for Work & HealthOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman immunodeficiency virus (HIV)PacePre-exposure prophylaxisModalitiesMEDLINEAIDS VaccinesResource (disambiguation)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 21 August 2025. We describe the evolution of study characteristics over time, including the perspective of analysis, region, population, PrEP modality/implementation strategy and comparators. RESULTS: Of 5400 studies identified, 128 met inclusion criteria, of which 94 examined HIV epidemics in 2015 or later and 17 adopted a societal perspective. HIV epidemics studied primarily spanned countries in sub-Saharan Africa (N = 51) and in North America (N = 34). Modelled populations for receipt of PrEP primarily comprised: gay, bisexual and other men who have sex with men (N = 73), female sex workers (N = 26), serodifferent partnerships (N = 17) and persons who inject drugs (N = 12). Most evaluated oral, daily PrEP (N = 76), followed by long-acting injectable PrEP (N = 17), on-demand PrEP (N = 16) and others (e.g. vaginal ring, topical gel; N = 7). Twelve studies compared different PrEP modalities with each other. Five studies evaluated different implementation strategies to increase PrEP uptake, adherence and persistence. Of the 123 studies that compared PrEP to a combination of other HIV prevention interventions, only 31 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 (society) 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-centred 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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,148
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,482
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1480,482
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,010
Bibliométrie0,0170,018
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,345 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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