Prédire les tendances de la transmission sexuelle du VIH-1 en Afrique subsaharienne à travers l’amélioration des ressources médicamenteuses contre le sida et la malnutrition Modèle: Antirétroviraux pour 5 réduction de l’infectivité, de l’incidence et de l

Contexte L’utilisation des antirétroviraux pour réduire l’incidence du virus de l’immunodéficience humaine a été évaluée dans des modèles mathématiques en tant que stratégies potentielles pour réduire les données épidémiologiques des cohortes du programme DREAM sur l’amélioration des ressources médicamenteuses contre le SIDA et la malnutrition. Deux modèles stochastiques combinés ont été développés: les modèles patient et épidémique Les modèles ont été combinés en utilisant la charge virale comme paramètre d’infectiosité Les données DREAM évaluant les soins au Mozambique et au Malawi ont été utilisées pour générer des mesures d’infectiosité, de survie et de survie. Le modèle de prédiction de la chaîne de Markov a été utilisé pour l’analyse de la progression de la maladie chez les patients traités et non traités. Un modèle de partenariat a été utilisé pour évaluer la probabilité qu’un individu infecté transmette le VIH. avec le modèle; 63% des patients étaient des femmes, l’âge médian était de 35 ans et le délai médian d’observation était de 25 mois. Dans le modèle, une réduction de 5 fois de 16% à 03% l’incidence de l’infection par le VIH est passée de 7% à 2% en 2 ans et la prévalence a été réduite de 12% à 6% en 11 ans La mortalité chez les personnes infectées par le VIH a diminué de 50% en 5 ans. après 4 ansConclusions Notre modèle, basé sur les données des patients, soutient l’hypothèse que le traitement de tous les individus infectés se traduit par une réduction drastique des infections à VIH. Une stratégie de mise en œuvre ciblée avec une couverture massive de population est possible en Afrique subsaharienne

Voir le Commentaire éditorial de Goyal, aux pages 276-8Un article récent de Granich et al [1] a testé, à l’aide d’un modèle mathématique, l’hypothèse selon laquelle le dépistage et le traitement volontaires universels représentent une chance d’éradiquer l’épidémie de VIH du virus de l’immunodéficience humaine. Sur la base des données de cohorte du programme DREAM sur l’amélioration des ressources médicamenteuses contre le SIDA et la malnutrition, nous avons généré un nouveau modèle et évalué sa validité dans le contexte de l’Afrique subsaharienne. L’extrapolation des paramètres obtenus sur le terrain Ces mesures influent sur la tendance épidémique et, par conséquent, sur la fiabilité du modèle étant donné que la proposition de mise en œuvre rapide du traitement est difficile en raison des contraintes financières et de la nécessité de personnel hautement qualifié, nous avons testé les effets d’une stratégie de district suivie d’une mise à l’échelle progressive avec des Ce modèle hypothétique diffère de celui de Granich [1], dans la mesure où nous proposons d’initier une thérapie antirétrovirale ART en utilisant le seuil de 350 CDM de l’Organisation Mondiale de la Santé (OMS), avec l’intention d’étendre le traitement à l’ensemble du VIH. population infectée dans un court laps de temps Notre hypothèse était également que toutes les nouvelles infections à VIH seraient immédiatement traitées et maintenues en traitement grâce à des tests annuels

Méthodes

Étudier le design

Pour élaborer un modèle hypothétique de l’épidémie de VIH dans une population subsaharienne, les hypothèses suivantes ont été formulées: 1 toutes les nouvelles infections sont dues à des actes coïtaux hétérosexuels, sans utilisation de préservatifs; 2 la taille de la population était celle d’un district de taille moyenne 300 000 personnes; 3 différences sociales ou distances géographiques entre individus n’ont pas été considérées; Nous avons supposé que la mobilité n’affectait pas la répartition par âge et que les individus entrant ou sortant étaient aléatoirement sensibles à l’infection par le VIH. Il n’y avait aucune hypothèse selon laquelle les individus établis dans le district étaient plus âgés ou plus jeune ou plus ou moins vulnérable à l’infection par le VIH Notre district moyen était rural, sans usines, mines ou activités économiques pertinentes pour justifier un flux de jeunes immigrants pour des raisons professionnelles. Deux modèles stochastiques combinés ont été utilisés. patient, alors que le second décrivait l’interaction entre un seul patient et l’évolution de l’épidémie dans la population Pour combiner les deux modèles, nous avons utilisé la charge virale comme paramètre d’infectivité [2-4]

Modèle de patient

Pour générer le modèle, les données du programme DREAM des patients adultes ayant visité les centres médicaux DREAM au Mozambique et au Malawi de janvier 2002 à juillet 2009 ont été utilisées. La progression clinique a été surveillée avec une numération cellulaire CD4 trimestrielle et des charges virales tous les 6 mois. Le programme DREAM a recueilli régulièrement des données sur le nombre de pilules, mais même s’il y avait une bonne corrélation avec la charge virale [5], nous avons préféré inclure ce dernier dans le modèle, notamment pour son utilité dans l’évaluation de l’infectivité individuelle et populationnelle. Ainsi, il était possible de calculer des mesures de survie, de mortalité annuelle, de perte de suivi, et les taux de refus dans la population Ces paramètres ont été introduits dans un modèle de prédiction de la chaîne de Markov pour l’analyse de la progression de patients traités et non traités Les paramètres ont été classés comme suit: numérations de cellules CD4, <200, 200-350 ou> 350 cellules / mm3; Charge de virus VIH-1, non disponible, <1700, 1700-12 000, 12 000-38 500 ou> 38 500 copies / ml; et l’utilisation de l’ART, oui ou non Les seuils de charge virale ont été sélectionnés sur la base d’études d’infectiosité antérieures [2-6], et les taux de cellules CD4 étaient basés sur des seuils de survie clinique [7, 8]. Pour chaque étape, l’état de santé d’un patient était déterminé par la combinaison de la charge virale et des valeurs de numération des CD4 et des paramètres ART. Par conséquent, 31 états de santé étaient possibles, y compris la mort. Les états de santé ont été modélisés dans une chaîne de Markov comme le montre la figure 1, avec des patients modélisés en tant qu’agents dans un système de simulation complexe

Figure 1View largeTélécharger une petite portion de la chaîne de Markov utilisée dans le modèle Chaque rectangle représente un état du patient, caractérisé par une valeur de charge virale, une valeur de comptage de cellules CD4 et une valeur booléenne indiquant si le patient reçoit une thérapie antirétrovirale triple. la probabilité qu’un patient change d’état; par exemple, P i, j, k représente la probabilité qu’un patient passe de l’état i à l’état j après k semestres ou blocs de 6 mois Abréviations: ART, thérapie antirétrovirale; VL, charge virale Figure 1View largeTélécharger une petite portion de la chaîne de Markov utilisée dans le modèle Chaque rectangle représente un état du patient, caractérisé par une valeur de charge virale, une valeur de comptage CD4 et une valeur booléenne indiquant si le patient reçoit ou non un triple antirétroviral les arcs de thérapie représentent la probabilité qu’un patient change d’état; par exemple, P i, j, k représente la probabilité qu’un patient passe de l’état i à l’état j après k semestres ou blocs de 6 mois Abréviations: ART, thérapie antirétrovirale; VL, charge virale

Chaîne de Markov

Un processus markovien est un processus stochastique dans lequel la probabilité de migration d’un état à un autre dépend de l’état actuel, indépendamment du chemin précédent. Ainsi, la chaîne de Markov est un processus aléatoire discret qui utilise la propriété de Markov. probabilités de transition pour toutes les transitions d’état possibles Plus précisément, étant donné la matrice de probabilité Q, l’élément matriciel qij représente la probabilité de transition de l’état i à l’état j Dans cette étude, chaque état de la chaîne de Markov Les chaînes de Markov des patients peuvent avoir des représentations graphiques, où les nœuds représentent les états et les fronts les probabilités de transition Figure 1 Par la suite, les histoires cliniques des patients sont décrites comme des séquences d’états et les probabilités de transition sont extraites pour toutes les transitions possibles.

Modèle épidémique

Ce modèle décrit l’évolution de la maladie dans toute la population L’infectiosité du patient par valeur de charge virale a été déterminée selon des études antérieures [2] Comme l’illustre le tableau 1, la probabilité d’infection a été déterminée en fonction de la charge virale. Les relations entre les individus, y compris les relations multipartenaires, ont été modélisées selon Kretzschmar et Morris [9] Dans ce modèle, étant donné 2 individus x et y, la probabilité qu’une relation soit établie a été calculée par une formule, où: partnersx et partnery sont les nombres de partenaires présents respectivement de x et y; d est la valeur maximale des partenairesz, pour tous les individus z dans la population observée à ce moment-là; π est un paramètre qui prend en compte une préférence parmi les partenaires x et y, basé sur la proximité géographique. Dans notre étude, nous avons supposé que π = 1, parce que nous considérions les individus du même district Dans le modèle épidémique, l’évolution de l’épidémie déterminé par de nouvelles infections causées par des personnes infectées par le VIH ayant des relations avec des sujets non infectés

Tableau 1Probabilité de l’infection par le VIH par acte viral par charge virale plasmatique Charge virale VIH, copies / mL Probabilité par acte de coït ≤1700 00001> 1700 à ≤12 000 00013> 12 000 à ≤38 500 00014> 38 500 00023 VIH Viral Charge, Copies / mL Probabilité par acte de coït ≤1700 00001> 1700 à ≤12 000 00013> 12 000 à ≤38 500 00014> 38 500 00023 Abréviation: VIH, virus de l’immunodéficience humaineVue Large Nous avons supposé que le mélange sexuel était désassorti, en le sentiment que «les individus de haute activité se mélangent avec les individus à faible activité et vice versa», selon Kretzschmar [9], et considérant aussi l’environnement et la société malawiens. Le nombre de partenaires a été considéré comme une probabilité dérivée d’une fonction de mélange. [9] Il y a une probabilité que 2 individus à chaque unité de pas de temps forment un partenariat, et il y a aussi une probabilité qu’à chaque pas de temps, les partenariats soient brisés, générant le laps de temps des relations. Le nombre de partenariats pour chaque agent est fonction de la population et des probabilités de formation et de rupture des relations. Dans l’analyse de la fonction de partenariat, le nombre moyen de partenariats était d’environ 3 pour une population de 300 000 à un moment donné. , la fréquence des contacts sexuels a été dérivée des études de Rakai [6]: le nombre d’actes coïtaux était fonction de l’âge, du sexe et des conditions de santé En résumé, une chaîne de Markov a été utilisée pour déterminer la progression de la maladie. un modèle de partenariat a été utilisé pour évaluer la probabilité qu’une personne infectée transmette le VIH à un partenaire sérodiscordant

Population

Les données démographiques ont été utilisées pour les modèles de population générale et les données du programme DREAM ont été utilisées pour simuler les patients infectés par le VIH. Un échantillon de la population générale de 300 000 individus a été considéré, en supposant un équilibre entre immigration et émigration de 3% chacun. On a supposé que les distributions d’âge étaient déterminées en fonction des données nationales. Un temps de latence de mise en œuvre, défini comme le nombre de mois nécessaires pour atteindre une couverture complète de la population, a été considéré avec 3 scénarios à 12, 24, Les variables démographiques utilisées dans le modèle sont présentées dans les tableaux 2 à 4 et sont basées sur les statistiques nationales [10]. Le tableau 5 présente les patients infectés par les données du programme DREAM au Malawi. Le taux initial de prévalence du VIH a été estimé à 12%. Le modèle suppose un test annuel volontaire universel des adultes, un traitement immédiat des sujets infectés par le VIH avec des numérations de cellules CD4 & lt; 350 cellules / mm3 et / ou une maladie symptomatique Catégories OMS 3-4, traitement des patients avec numération des CD4 & gt; cellules / mm3 en atteignant ce seuil de numération des CD4 au fil du temps, et le traitement de toutes les femmes enceintes infectées par le VIH, quel que soit l’état immunologique ou virologique [11]

Tableau 2Age Répartition de la population du Malawi Population,% Age, Années Masculin Féminin 0 – 4 868 863 5 – 9 741 738 10 – 14 650 648 15 – 19 552 552 20 – 24 472 476 25 – 29 403 405 30 – 34 327 313 35 – 39 247 226 40 – 44 186 173 45 – 49 144 147 50 – 54 115 129 55 – 59 091 109 60 – 64 070 087 65 – 69 051 066 70 – 74 034 045 75 – 79 019 026 80 – 84 008 012 85 – 89 002 004 90 – 94 000 001 95 – 99 000 000 ≥100 000 000 Population,% Âge, Années Homme Femme 0 – 4 868 863 5 – 9 741 738 10 – 14 650 648 15 – 19 552 552 20 – 24 472 476 25 – 29 403 405 30 – 34 327 313 35 – 39 247 226 40 – 44 186 173 45 – 49 144 147 50 – 54 115 129 55 – 59 091 109 60 – 64 070 087 65 – 69 051 066 70 – 74 034 045 75 – 79 019 026 80 – 84 008 012 85 89 002 004 90-94 000 001 95-99 000 000 ≥100 000 000 Source: US Census Bureau international Base de données 2011 [10] Ces données ont été utilisées dans le modèle de prédiction pour la catégorisation des ageView Grande

Tableau 3D Paramètres démographiques utilisés dans le modèle Variable Zone rurale Malawi Population générale, No 316 000 13 900 000 Taux de croissance annuel en 1998-2008,% 23 28 Croissance totale en 1998-2008, No 63 000 … Taux de mortalité brut,% … 152 Espérance de vie, années … 50 District rural variable Malawi Population générale, n ° 316 000 13 900 000 Taux de croissance annuel en 1998-2008,% 23 28 Croissance totale en 1998-2008, n ° 63 000 … Taux de mortalité brut,% … 152 Espérance de vie, années … 50 Source: Recensement du Malawi 2008, rapport préliminaire [10] View Large

Tableau 4 Probabilité de décès au Malawi par tranche d’âge, années Probabilité de décès 15 – 19 000911 20 – 24 001934 25 – 29 004381 ​​30 – 34 007873 35 – 39 011001 40 – 44 011593 45 – 49 011394 50 – 54 011440 55 – 59 011620 60 – 64 012693 65 – 69 017904 70 – 74 026834 75 – 79 038761 80 – 84 053768 85 – 89 070511 90 – 94 080573 95 – 99 085982 ≥100 100000 Tranche d’âge, Années Probabilité de décès 15 – 19 000911 20 – 24 001934 25 – 29 004381 ​​30 – 34 007873 35 – 39 011001 40 – 44 011593 45 – 49 011394 50 – 54 011440 55 – 59 011620 60 – 64 012693 65 – 69 017904 70 – 74 026834 75 – 79 038761 80 – 84 053768 85 – 89 070511 90 – 94 080573 95 – 99 085982 ≥100 100000 Source: Tables de mortalité pour les états membres de l’OMS http: // appswhoint / whosis / database / life_tables / life_tablescfm [10] Voir grand

Tableau 5 Paramètres de ligne de base pour les patients infectés par le VIH utilisés chez des patients variables de simulation de modèle, n = 26 565 patients,% de numération des CD4, cellules / mm3 & lt; 200 13 891 523 200-350 7600 286> 350 5074 191 copies / mL Non disponible 980 37 ≤1700 1474 56 <1700 à ≤12 000 3506 132> 12 000 à ≤38 500 5315 200> 38 500 15 288 576 ART initiée Oui 146 055 Non 26 419 995 Perdu à suivre- en hausse par année 133 05 Adherencea Indice de livraison des médicaments 95% … 801 90% -95% … 107 & lt; 90% … 93 Index des visites cliniques & gt; 95% … 693 90% -95% … 134 & lt; 90% … 173 Patients variables, n = 26 565 Patients,% de numération des CD4, cellules / mm3 & lt; 200 13 891 523 200-350 7600 286> 350 5074 191 Charge virale VIH, copies / mL Non disponible 980 37 ≤1700 1474 56 & gt 1700 t o ≤12 000 3506 132 & gt; 12 000 à ≤38 500 5315 200 & 38 500 15 288 576 Prise d’initiative ART Oui 146 055 Non 26 419 995 Perte de suivi par année 133 05 Adherencea Index de livraison de médicaments & gt; 95% … 801 90% -95% … 107 & lt; 90% … 93 Indice de visite clinique & gt; 95% … 693 90% -95% … 134 & lt; 90% … 173 Abréviations: ART, traitement antirétroviral; VIH, virus de l’immunodéficience humainea Pour les catégories d’observance, il n’y a pas de valeurs initiales, et les paramètres d’observance incluent les patients qui sont morts ou ont été perdus de vue L’adhérence a été calculée comme la combinaison de 2 ratios: Au fil du temps, 13% des patients initialement admis au modèle avec un compte de cellules CD4 et 350 cellules / mm3 ont atteint des valeurs plus faibles après 1 an. , 35% après 2 ans et 18% après 3 ans Le modèle supposait que 66% des patients avec un nombre initial de CD4> 350 cellules / mm3 recevraient un traitement après 3 ans, et 81% après 5 ans. Le modèle a pris en compte le taux de mortalité des patients non traités qui recevraient probablement un traitement antirétroviral dans quelques années, même avec un bon état immunologique, comme l’illustre la figure 2, qui montre transition de cellules CD4 de & gt; de 350 à & gt; 350 cellules / mm3 au cours des années

Ce graphique montre le pourcentage de patients arrivant aux centres d’amélioration des ressources contre le SIDA et la malnutrition avec des numérations de cellules CD4> 350 cellules / mm3 et le départ. traitement antirétroviral après chaque étape de simulation de 6 mois Plus de 75% des patients ont commencé un traitement au cours des 2 premières années Figure 2Voir grandTéléchargement de diapositivesTransmission projetée de patients réalisant un nombre de cellules CD4 de <350 cellules / mm3 au fil des ans Ce graphique montre le pourcentage de patients à l'amélioration des ressources en médicaments contre le SIDA et la malnutrition avec des cellules CD4 + 350 cellules / mm3 et début de la thérapie antirétrovirale après chaque étape de simulation de 6 mois Plus de 75% des patients ont commencé un traitement au cours des deux premières années

Analyse de coût

La rentabilité du modèle a été déterminée en comparant un scénario de scénario de traitement universel A avec un scénario dans lequel un chiffre stable de 45% des individus éligibles à la TAR au Malawi reçoit le scénario B, conduisant à une baisse hypothétique de la prévalence du VIH. % par an Cette prévalence provient du modèle DREAM, en supposant que 45% des patients admissibles recevaient un traitement au fil des ans. D’autres hypothèses du modèle comprenaient un coût annuel de 1342 $ pour le TAR triple incluant le personnel et l’infrastructure [12], un coût annuel. 950 $ pour un patient infecté par le VIH ne recevant pas de TAR [12], un coût volontaire de dépistage et de conseil de 3 $ par personne, une population de 300 000 habitants avec 50% d’adultes et une prévalence de 12%

RÉSULTATS

Les données provenant de 26 565 patients suivis au Mozambique et au Malawi Les centres DREAM pendant> 7 ans ont été intégrés dans le modèle; 630% des patients étaient des femmes n = 16 745, l’âge médian était de 350 ans intervalle interquartile, 290 – 428 ans, et le temps d’observation médian était de 25 mois intervalle interquartile, 13 – 40 mois Les femmes enceintes ne sont pas incluses Le tableau 3 montre l’impact de la simulation sur l’infectiosité, la charge virale, l’incidence et la prévalence au cours du temps. Une diminution spectaculaire de 5% de l’infectiosité de 16% à 03% a été observée, reflétant la réduction de la charge virale individuelle. La courbe logarithmique de la charge virale de la population représente la charge virale médiane estimée chez les individus traités et non traités Population entière Après une forte baisse au cours des 3 premières années, un plateau «sécurité» valeur de 2211 copies / mL de plasma a été atteint

Figure 3View largeDownload slide La simulation utilise les paramètres suivants: population, 300 000; prévalence initiale, 12%; taux de croissance démographique par année, environ 23%; nombre d’étapes de simulation sur 6 mois, 100; probabilité qu’un patient soit perdu de vue, 3%; taux de mortalité chez les patients perdus de vue après 6 mois, 50%; couverture initiale du traitement, 50%; et couverture après 1 an, 100% Figure 3View largeTélécharger la diapositive La simulation utilise les paramètres suivants: population, 300 000; prévalence initiale, 12%; taux de croissance démographique par année, environ 23%; nombre d’étapes de simulation sur 6 mois, 100; probabilité qu’un patient soit perdu de vue, 3%; taux de mortalité chez les patients perdus de vue après 6 mois, 50%; couverture initiale du traitement, 50%; et couverture après 1 an, 100% Les taux d’incidence annuels ont baissé de 7% à 2%. Cela a été réalisé en 2 ans et a été réduit à moins de 1% en 20 ans. contribuant à la réduction de la prévalence En environ 11 ans, la prévalence a été divisée par deux de 12% à 6% Après plusieurs décennies, le seuil critique estimé de prévalence de 1% a été atteint Les facteurs contribuant à la baisse de la prévalence du VIH La mortalité dans notre modèle, comparée au modèle de Granich [1], est montrée dans la figure 4 alors que la survie de 50% dans les populations est similaire à 10 et 11 ans, la La courbe DREAM a un taux de mortalité précoce plus prononcé mais un taux de survie tardif plus long. En conséquence, la réduction de la prévalence est beaucoup plus lente dans le modèle DREAM que dans l’analyse CASCADE [1] Tableau 6 utilise l’incidence et la prévalence du VIH dans la communauté sur une période de 5 ans et a servi de base à l’analyse des coûts. Il est à noter que les infections incidentes ont presque été multipliées par 10 et les décès par près des deux tiers

Tableau 6Cases de l’infection à VIH pendant une période de cinq ans dans l’amélioration des ressources médicamenteuses contre le sida et la malnutrition Modèle du patient Année Total Cas Nouveaux cas Décès liés au VIH Population générale Adultes Taux d’incidence,% Taux de prévalence,% 1 17 110 1190 2320 149 025 0799 11481 2 15 980 275 1290 149 475 0184 10691 3 14 965 185 1205 150 210 0123 9963 4 13 945 180 1100 150 960 0119 9238 5 13 025 185 820 151 945 0122 8572 Année Total Cas Nouveaux cas Décès liés au VIH Population générale Adultes Incidence Taux,% Taux de prévalence,% 1 17 110 1190 2320 149 025 0799 11481 2 15 980 275 1290 149 475 0184 10691 3 14 965 185 1205 150 210 0123 9963 4 13 945 180 1100 150 960 0119 9238 5 13 025 185 820 151 945 0122 8572 Abréviation: VIH, virus de l’immunodéficience humaine Les estimations du nombre d’infections à VIH et de décès liés au VIH ont été générées par le modèle de patient sur une période de 5 ans, y compris: g taux d’incidence et de prévalence correspondants

Figure 4View largeTélécharger les distributions de mortalité dans le modèle utilisé par Granich et al A et le modèle DREAM d’amélioration des ressources médicamenteuses contre le SIDA et la malnutrition B Dans le modèle DREAM, nous avons considéré 4 scénarios différents sur la base du nombre de cellules CD4. Le schéma DREAM B Dans le modèle DREAM, nous avons considéré 4 scénarios différents sur la base de la cellule CD4 et du modèle de DREAM pour améliorer les ressources en médicaments contre le SIDA et la malnutrition. Dans les deux modèles, le nombre d’individus infectés diminue de moitié en 10 ans environ. Considérant un coût annuel de TAR de 1342 USD par personne et par an [12], le coût total du scénario A diminue en 22 ans contre-indication. coût pour le système de santé même si aucun ART n’est fourni Ce coût, estimé à 950 USD par personne-année, a été inclus dans le scénario B et démontre que le traitement universel devient économiquement efficace après 4 ans. La figure 5 illustre les estimations des coûts ART des scénarios A et B et les coûts totaux du scénario B au fil du temps.

Dans le premier scénario A, l’accès universel au TAR a été pris en compte, de sorte que les coûts de traitement pour tous les patients éligibles sont indiqués. Dans le scénario B, nous représentons les coûts liés au traitement des 45%. Le coût total du scénario B comprend les coûts découlant de la fourniture d’antirétroviraux aux patients éligibles et les coûts des patients pour ceux qui n’ont pas encore commencé un TAR. Abréviation: ART, antirétroviral Figure 5Voir grandTélécharger la diapositive Antirétroviraux premier scénario A, l’accès universel au TAR a été pris en compte, les coûts du traitement pour tous les patients éligibles sont présentés. Dans le scénario B, nous représentons les coûts liés au traitement des 45% de patients éligibles. Le coût total du scénario B inclure les coûts découlant de la prestation de TARV aux patients admissibles et les coûts des patients pour les personnes qui n’ont pas encore commencé ed ART Abréviation: ART, antirétroviral

DISCUSSION

Dans notre modèle, le seuil d’incidence de 2% est atteint en 2 ans, mais il faut 20 ans contre 10 ans dans le modèle précédent pour que l’incidence du VIH tombe en dessous de 1%. Cependant, cette différence n’est pas pertinente car elle est probablement due à des différences dans le calendrier d’enrôlement. Dans le modèle de Granich [1], un paramètre de la simulation est l’intervention immédiate pour tous les patients infectés par le VIH. l’accès à l’intervention pour les patients ayant un nombre de cellules CD4> 350 cellules / mm3 est retardé jusqu’à ce que ce seuil soit atteint Le résultat le plus significatif dans notre modèle était la réduction substantielle et stable de l’infectiosité de la charge virale dans notre population. La mise en œuvre de l’ART a été mise en œuvre dans notre scénario. Il s’agissait d’une approche conservatrice, car selon nous, l’accélération du processus d’initiation du TAR serait le point d’aboutissement optimal, car une telle mesure améliorerait le Notre modèle différait également en ce sens que la réduction de la prévalence était plus forte dans notre approche, avec un seuil de prévalence de 1% atteint à 40 contre 50 ans. Cependant, les deux simulations se corroborent, car de petites variations dans la perte de patients Dans notre modèle, le taux de perte de suivi était de 3%, et même s’il était deux fois plus élevé que la perte de suivi rapportée dans notre programme [17]. ], nous avons conclu que ce serait un chiffre plus réaliste La simulation prédit que dans 10 ans, la prévalence serait divisée par deux, et cela semble être la prévision la plus fiable Les deux modèles ont une limitation structurelle en raison de la durée de l’observation. les données semblent très robustes sur une période de 5 à 10 ans, il devient très difficile de modéliser 20-30 ans en raison des complications cliniques bien caractérisées du VIH / SIDA et aussi de la Bien que le seuil CD4 de 350 cellules / mm3 ait été utilisé, une comparaison directe entre les deux modèles n’est pas possible, car notre modèle comporte deux exceptions importantes. cas identifiés au moyen de tests annuels et de traitement immédiat des femmes enceintes sans tenir compte de la numération des CD4 En raison de la baisse du nombre de CD4 au fil du temps chez les patients dont le nombre de cellules> 350 cellules / mm3 à l’entrée était de 3 à 5 ans Le modèle DREAM offre l’avantage d’une mise en œuvre progressive au niveau du district choisi comme domaine prioritaire Le principal obstacle au conseil, dépistage et traitement volontaires universels est la dimension de l’épreuve, qui pose des défis énormes et insolubles aux perspective des ressources humaines, et par conséquent, une approche ciblée est préférable. La durabilité ne peut être atteinte dans un court laps de temps, car ces changements Dans notre évaluation, un organisme de santé mobile axé sur les technologies de l’information et de la communication devrait être développé, mis en œuvre, testé et validé dans des zones bien définies. les choix politiques, car les zones à forte prévalence ou incidence pourraient être ciblées initialement, ou les districts pourraient être choisis s’ils disposent d’infrastructures et d’infrastructures de communication adéquates. Le point critique est qu’après 3 ans, sur la base du modèle, la politique serait économiquement durable. les analyses ne tenaient pas compte du fardeau économique de la morbidité et de la mortalité du VIH / sida chez les personnes ne recevant pas de traitement antirétroviral, ce qui, s’il était inclus, augmenterait la viabilité économique du traitement universel [18]. d’orphelins et d’infections pédiatriques au VIH imputables au traitement maternel, ce qui taux de transmission périnatale de <2% [14, 16, 19-21] et réduction de la mortalité maternelle [22-23] Ces variables n'affectent pas la tendance épidémique, mais sont critiques pour la survie et les analyses économiques. En outre, le modèle se concentre uniquement sur les modalités de transmission sexuelle ou de transmission verticale. Cependant, de telles limitations n'ont pas affecté la validité de l'ensemble du scénario et des projections, bien qu'il soit clair que la capacité de En conclusion, notre modèle offre un compromis raisonnable en tant que stratégie de mise en œuvre qui combine une couverture démographique massive malgré les contraintes économiques et humaines actuelles. La stérilisation de l'épidémie de VIH, district par district, offrirait l'opportunité de promouvoir une stratégie qui pourrait être étendue, avec des avantages substantiels pour les systèmes de Afrique du Sud

Remarques

Contributions des auteurs LP, GMB, AN, PG, GL, KNS, SO, SM, EB, PS, AMDA, GG, SC, JH, IZ, NAM et MCM ont participé à l’élaboration du cadre conceptuel, dans l’analyse des données, la rédaction Soutien financier Le programme DREAM de la Communauté Sant’Egidio, une organisation non gouvernementale confessionnelle à Rome, en Italie, est parrainé par plusieurs organisations, dont le Programme d’accélération du traitement de la Banque mondiale, plusieurs banques privées italiennes. , et plusieurs organisations coopératives gouvernementales dont l’Agence allemande pour la coopération technique, l’Agence française de développement, l’Agence catalane de coopération au développement, la Coopération belge au développement et le Plan d’urgence du Président des Etats-Unis pour le programme DREAM Malawi par Intesa Sanpaolo et la Fondation CARIPLO, toutes deux en Italie La présente analyse n’a pas été financée par une sentence spécifiquePotential confl Têtes d’intérêt Tous les auteurs: Aucun conflit signaléTous les auteurs ont soumis le formulaire ICMJE pour la divulgation des conflits d’intérêts potentiels Conflits que les éditeurs considèrent pertinents pour le contenu du manuscrit ont été divulgués