The HIV Epidemic in the United States – Epidemiological Projections and Public Economic Impact of Achieving Zero Transmission Goals
Notice bibliographique
Résumé
Cillian Copeland,1,2 Rui Martins,1,3 Ryan Thaliffdeen,4 Nikos Kotsopoulos,1,5 James Jarrett,6 Paresh Chaudhari,4 Uche Mordi,4 Maarten J Postma3,7– 9 1Global Market Access Solutions Sarl, Chardonne, Switzerland; 2J.E. Cairnes School of Business and Economics, University of Galway, Galway, Ireland; 3University Medical Center Groningen, Department of Health Sciences, Unit of Global Health, University of Groningen, Groningen, Netherlands; 4Gilead Sciences, Inc, Foster City, CA, USA; 5Department of Economics, University of Athens MBA, University of Athens, Athens, Greece; 6Gilead Sciences Europe Ltd., Uxbridge, UK; 7Department of Economics, Econometrics & Finance, University of Groningen, Faculty of Economics & Business, Groningen, Netherlands; 8Center of Excellence for Pharmaceutical Care Innovation, Universitas Padjadjaran, Bandung, Indonesia; 9Division of Pharmacology & Medicine, Faculty of Medicine, Universitas Airlangga, Surabaya, IndonesiaCorrespondence: Cillian Copeland, Global Market Access Solutions Sarl, Chardonne, Switzerland, Email cillian@gmasoln.comBackground: The United States (US) HIV/AIDS strategy has targeted a 90% reduction in HIV infections by 2030. Whilst progress has been made in US HIV policy, the persistence of nearly 32,000 new infections annually highlights substantial barriers that still hinder effective treatment and the achievement of national targets. While the humanistic burden of HIV is well documented, there are broader economic effects on employment, disability and retirement. The objective of this study is to evaluate these economic gains when improving various HIV policies.Methodology: This analysis adapts a published Markov model assessing the role of six key policy parameters related to diagnosis, pre-exposure prophylaxis (PrEP) uptake, treatment initiation, and treatment as prevention (TasP) on the HIV epidemic in the US. Improvements in these parameters were explored to estimate averted HIV infections over 50 years and, subsequently, the feasibility of achieving the 2030 target of a 90% reduction in HIV incidence.A fiscal economic framework was also applied, linking HIV cases and policy targets to productivity, tax revenue, transfer benefits, and healthcare costs incurred by the US government.Results: Results were calculated for the general US population and for men who have sex with men (MSM), a subgroup experiencing a high HIV burden. For the general US population, policy improvements led to an average of 5,324 averted HIV infections annually over the 50-year horizon, corresponding to a total net annual fiscal gain of $397 million or $74,511 per averted infection. For the MSM subgroup, 911 infections were averted annually resulting in a net fiscal gain of $96 million, or $105,031 per averted infection.Conclusion: This analysis demonstrates that the benefits of HIV policy are not limited to the healthcare setting and show how initial investments provide long-term benefits by preventing HIV transmission and the associated impact on individuals’ labor market outcomes. While relying on assumptions and projections that may not capture all real-word complexities, fiscal analyses can provide a useful tool for policy evaluation that facilitate a holistic assessment of the wider costs and benefits that fall on governments as well as benefits of achieving policy targets.Keywords: HIV/AIDS, burden of disease, public costs, pre-exposure prophylaxis, treatment-as-prevention
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».