ナイジェリアのHIV治療ギャップの橋渡し：コミュニティ抗レトロウイルス治療モデルの調査

はじめに：困っているすべての人にHIV治療を提供することには、重要なギャップが持続します。医療施設へのケア提供の制限は、限られたリソース設定でこのギャップを永続させ続けます。HIVとともに生きている人々を特定し、それらを抗レトロウイルス治療にリンクする際の有効性に関する大規模なコミュニティベースのプログラムを評価しました。 方法：ナイジェリアの14の高い負担地方政府地域の遡及的世俗的な傾向研究が行われ、コミュニティ抗レトロウイルス治療送達の2つのモデルが実施されました：モデルA（オンサイト開始）とモデルB（即時紹介）クラスター。Model A Clusterは、HIV診断から即時の抗レトロウイルス療法の開始、およびいくつかのフォローアップまで、コミュニティ内でサービスを提供しています。モデルBクラスターは、HIV診断にベースライン評価までサービスを提供し、HIVサービスを提供する最寄りの医療施設への抗レトロウイルス療法の開始の紹介を提供しました。コントロールのために、コミュニティの抗レトロウイルス治療の送達が実施されていない34の地方自治体地域を選択し、クラスターに合わせて選びました。関心のある結果は次のとおりでした。HIV陽性であると特定された人々の数と、抗レトロウイルス治療で開始されたHIV陽性の個人の数。2014年6月から2016年5月まで。中断された時系列分析を使用して、介入前および介入後の期間にわたって転帰レベルと傾向を推定しました。 結果：コミュニティ抗レトロウイルス治療の導入の前に、100,000の集水域1人あたりのクラスターをモデル化し、500 HIV陽性（95％CI：399.66〜601.41）をモデル化し、抗レトロウイルス治療で216 HIV陽性（95％CI：152.72から280.10）を開始しました。モデルBクラスターは、32個のHIV陽性（95％CI：25.00〜40.51）を特定し、抗レトロウイルス治療で8個のHIV陽性を開始しました（95％CI：5.54〜10.33）。コマートの導入後、モデルAクラスターは、744人のHIV陽性人（p = 0.00、95％CI：360.35〜1127.77）および560のHIV陽性（p = 0.00、95％CI：260.56〜859.64）の即時有意な増加を示しました。モデルBクラスターは、特定された30人のHIV陽性人の即時の有意な増加を示しました（p = 0.01、95％CI：8.38〜51.93）が、治療中に開始されたHIV陽性の数ではありませんでした。モデルBクラスターは、関心のある結果の両方の月ごとの傾向の増加を示しました（3.4、p = 0.02、95％CI：0.44〜6.38）。 結論：両方のコミュニティモデルは、HIVとともに生きている人々を迅速に特定するための人口レベルの有効性も同様でしたが、治療に効果的に移行するのは異なっていました。包括性、統合、およびケアへの障壁への注意は、コミュニティの抗レトロウイルス治療送達の設計において重要です。

INTRODUCTION: Significant gaps persist in providing HIV treatment to all who are in need. Restricting care delivery to healthcare facilities will continue to perpetuate this gap in limited resource settings. We assessed a large-scale community-based programme for effectiveness in identifying people living with HIV and linking them to antiretroviral treatment. METHODS: A retrospective secular trend study of 14 high burden local government areas of Nigeria was conducted in which two models of community antiretroviral treatment delivery were implemented: Model A (on-site initiation) and Model B (immediate referral) clusters. Model A cluster offered services within communities, from HIV diagnosis to immediate antiretroviral therapy initiation and some follow-up. Model B cluster offered services for HIV diagnosis up to baseline evaluation and provided referral for antiretroviral therapy initiation to nearest health facility providing HIV services. For controls, we selected and cluster-matched 34 local government areas where community antiretroviral treatment delivery was not implemented. Outcomes of interest were: the number of people identified as HIV positive and the number of HIV-positive individuals started on antiretroviral treatment; from June 2014 to May 2016. We used interrupted time-series analysis to estimate outcome levels and trends across the pre-and post-intervention periods. RESULTS: Before community antiretrovial treatment introduction, Model A cluster identified, per 100,000 catchment population, 500 HIV-positives (95% CI: 399.66 to 601.41) and initiated 216 HIV-positives on antiretroviral treatment (95% CI: 152.72 to 280.10). Model B cluster identified 32 HIV-positives (95% CI: 25.00 to 40.51) and initiated 8 HIV-positives on antiretroviral treatment (95% CI: 5.54 to 10.33). After commART introduction, Model A cluster showed an immediate significant increase in 744 HIV-positive persons (p = 0.00, 95% CI: 360.35 to 1127.77) and 560 HIV-positives initiated on treatment (p = 0.00, 95% CI: 260.56 to 859.64). Model B cluster showed an immediate significant increase in 30 HIV-positive persons identified (p = 0.01, 95% CI: 8.38 to 51.93) but not in the number of HIV-positives initiated on treatment. Model B cluster showed increased month-on-month trends of both outcomes of interest (3.4, p = 0.02, 95% CI: 0.44 to 6.38). CONCLUSION: Both community-models had similar population-level effectiveness for rapidly identifying people living with HIV but differed in effectively transitioning them to treatment. Comprehensiveness, integration and attention to barriers to care are important in the design of community antiretroviral treatment delivery.