Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones ISSN Impreso: 1409-2433 ISSN electrónico: 2215-3373

OAI: https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/oai
Asignación factible ética de recursos de intervención para enfermedades infecciosas mediante programación lineal
PDF (English)
PS (English)
DVI (English)

Palabras clave

mathematical model
infectious disease
resource allocation
linear programming
HIV
treatment as prevention
South Africa
modelo matemático
enfermedad infecciosa
asignación de recursos
programación lineal
VIH
tratamiento como prevención
Sudáfrica

Cómo citar

Gerberry, D. J., & Blower, S. (2019). Asignación factible ética de recursos de intervención para enfermedades infecciosas mediante programación lineal. Revista De Matemática: Teoría Y Aplicaciones, 27(1), 93–121. https://doi.org/10.15517/rmta.v27i1.39951

Resumen

En este trabajo, demostramos que la consideración de una epidemia fija y el uso de la programación lineal puede ser una herramienta efectiva para diseñar estrategias de lanzamiento para intervenciones de enfermedades infecciosas. Específicamente, argumentamos que el enfoque puede ser más flexible, más susceptible a planes de asignación detallados y más en línea con la forma en que se toman las decisiones de política pública que las asignaciones de control óptimo estándar. También, mostramos cómo la viabilidad y las restricciones éticas pueden incorporarse en las asignaciones de recursos.

Como aplicación, consideramos la implementación inicial de los recursos de Tratamiento como Prevención (TasP) para el VIH (virus de inmunodeficiencia humana) en Sudáfrica que comenzó en la última década. Volver al lanzamiento inicial de TasP nos permite demostrar las fortalezas
de este enfoque.

https://doi.org/10.15517/rmta.v27i1.39951
PDF (English)
PS (English)
DVI (English)

Citas

Actuarial Society of South Africa, AIDS models. Available at https://www.actuarialsociety.org.za/downloads/ committee-activities/aids-models/

S.J. Anderson, P. Cherutich, N. Kilonzo, I. Cremin, D. Fecht, D. Kimanga, M. Harper, . . . , T.B. Hallett, Maximising the effect of combination HIVprevention through prioritisation of the people and places in greatest need: a modelling study, The Lancet 384(2014), no. 9939, 249–256. doi: 10.1016/S0140-6736(14)61053-9

M.C. Boily, R.F. Baggaley, L. Wang, B. Masse, R.G. White, R.J. Hayes, M. Alary, Heterosexual risk of HIV-1 infection per sexual act: systematic review and meta-analysis of observational studies, Lancet Infect. Dis. 9(2009), no. 2, 118–129. doi: 10.1016/S1473-3099(09)70021-0

M.L. Brandeau, G.S. Zaric, A. Richter, Resource allocation for control of infectious diseases in multiple independent populations: beyond costeffectiveness analysis, Journal of Health Economics 22(2003), no. 4, 575–598. doi: 10.1016/S0167-6296(03)00043-2

M.S. Cohen, Y.Q. Chen, M. McCauley, T. Gamble, M.C. Hosseinipour, N. Kumarasamy, J.G. Hakim, . . . , T.R. Fleming, Prevention of HIV-1 infection with early antiretroviral therapy, N. Engl. J. Med. 365(2011), no. 6, 493–505. doi: 10.1056/NEJMoa1105243

R. Dorrington, L.F. Johnson, D. Budlender, ASSA2008 AIDS and demographic models. Centre for Actuarial Research, University of Cape Town, 2010.

A. Duriux-Smith, J.T. Goodman, European Study Group on Heterosexual Transmission of HIV, Comparison of female to male and male to female transmission of HIV in 563 stable couples, British Medical Journal 304(1992), no. 6830, 809–813. doi: 10.1136/bmj.304.6830.809

S.R. Earnshaw, K. Hicks, A. Richter, A. Honeycutt, A linear programming model for allocating HIV prevention funds with state agencies: a pilot study, Health Care Manag. Sci. 10(2007), no. 3, 239–252. doi: 10.1007/s10729-007-9017-8

R.M. Granich, C.F. Gilks, C. Dye, K.M. De Cock, B.G. Williams, Universal voluntary HIV testing with immediate antiretroviral therapy as a strategy for elimination of HIV transmission: a mathematical model, The Lancet 373(2009), no. 9657, 48–57. doi: 10.1016/S0140-6736(08)61697-9

R.M. Grant, J.R. Lama, P.L. Anderson, V. McMahan, A.Y. Liu, L. Vargas, P. Goicochea, . . . , D. V. Glidden, Preexposure chemoprophylaxis for HIV prevention in men who have sex with men, N. Engl. J. Med. 363(2010), no. 27, 2587–2599. doi: 10.1056/NEJMoa1011205

J.L. Juusola, M.L. Brandeau, HIV treatment and prevention: a simple model to determine optimal investment, Medical Decision Making 36(2016), no. 3, 391–409. doi: 10.1177/0272989X15598528

E.H. Kaplan, M.H. Merson, Allocating HIV-prevention resources: balancing efficiency and equity, Am J Public Health 92(2002), no. 12, 1905–1907. doi: 10.2105/ajph.92.12.1905

A. Lasry, G.S. Zaric, M.W. Carter, Multi-level resource allocation for HIV prevention: a model for developing countries, European Journal of Operational Research 180(2007), no. 2, 786–799. doi: 10.1016/j.ejor.2006.02.043

O. Shisana, T. Rehle, L.C. Simbayi, K. Zuma, S. Jooste, N. Zungu, D. Labadarios, D. Onoya, South African national HIV prevalence, incidence and behaviour survey, 2012, Human Sciences Research Council (HSRC) Press, Cape Town, South Africa, 2014. Available from: http://www.hsrc.ac.za/en/research-outputs/view/6871

UNAIDS, UNAIDS country data: South Africa, 2015. https://www.unaids.org/en/regionscountries/countries/ southafrica

World Health Organization, Interim WHO clinical staging of HIV/AIDS and HIV/AIDS case definitions for surveillance: African region, World Health Organization, Switzerland, 2005. https://www.who.int/ hiv/pub/guidelines/casedefinitions/en/

Comentarios

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.