Evaluation en population générale de la cascade de soins: Malawi/Kenya/Afrique du sud D. Maman, Epicentre 26 Novembre 2014.

Présentation au sujet: "Evaluation en population générale de la cascade de soins: Malawi/Kenya/Afrique du sud D. Maman, Epicentre 26 Novembre 2014."— Transcription de la présentation:

1 Evaluation en population générale de la cascade de soins: Malawi/Kenya/Afrique du sud D. Maman, Epicentre 26 Novembre 2014

2 Introduction Objectif des premiers programmes ARV: réduire la mortalité Aujourd’hui, un nouvel objectif: réduire la transmission (circoncision, ARV, PMTCT) De la “cohorte à la population”

3 Introduction: la cascade de soins Individus avec le VIH (100%) Diagnostiqués Liés aux soins Retenus dans les soins Sous ARVs CV indétectable Pourcentage Adapté de Gardner Clin Infect Dis 2011

4 Introduction: Mesures agrégées de Charge Virale ARV Sous soins mais pas sous ARV Diagnostiqués mais non liés aux soins Non Diagnostiqués Non Infectés Miller, LID, 2014 = Monitored viral Load + + + + = Community viral Load = Population viral Load

5 Objectifs Principaux: Evaluer l’incidence du VIH et chaque étape de la cascade de soins Secondaires: –Quantifier l’éligibilité aux ARVs –Estimer la prévalence du VIH

6 Méthodes Zones d’étude: –Chiradzulu (Malawi) –Kwazulu-Natal (South Africa) –Ndhiwa (Kenya) Etudes transversales en population Sondage en grappe Population d’étude : tous les résidents de 15 à 59 ans Consentement éclairé

7 Méthodes Procédures Interview chef de foyer Interview individus éligibles Questionnaire foyer Questionnaire individuel Test VIH NegatifPositif Prise de sang veineux (phlebotomir) Tests laboratoire 3 tubesDBS (Kenya) 1 tube (South Africa) CD4, Charge virale, Genotype, ARV testing (SA) Test d’Incidence : LAg and Biorad Interview VIH positif Questionnaire HIV & ART test VIH rapide (sang capillaire) Discordant 3 tubes Acute infection testing (NAAT) ELISA HIV test

8 Résultats 9 802 foyers visités –> 21 782 indiv. éligibles –> 18 994 (87,5%) inclus and testés -Kenya: 6 076/6,823 (89,1%) -South Africa: 5 649/6,688 (84,5%) -Malawi: 7 269/8,271 (87,9%) Parmi les 4 117 individus VIH+, 3 938 (95,7%) ont été testés pour Charge Virale et CD4.

9 Résultats: Prévalence Malawi % (+95%IC) South Africa % (+95%IC) Kenya % (+95%IC) Women19,7 (16,1-17,9)30,9 (29,0-32,9)26,8 (25,3-28,1) Men13,2 (12,0-14,4)15,9 (14,0-18,0)19,8 (18,0-21,3) Overall17,0 (16,1-17,8)25,2 (23,6-26,9)24,1 (22,9-25,2)

10 Résultats: Cascade de Soins

11 Résultats: Charge Virale MalawiAfrique du sudKenya Population sous ART avec CV<1,000 cp/ml (%) 90,8 (88,5-92,7)93,0 (90,9-94,6)82,6 (79,3-85,5) Population VIH+ avec CV<1,000 cp/ml (%) 61,9 (58,9-64,5)57,1 (54,5-59,6)40,0 (37,5-42,6) Population TOTALE avec CV≥1,000cp/ml (%) 6,5 (5,8-7,2)10,7 (9,9-11,5)13,7 (12,8-14,6)

12 Résultats: Charge Virale MalawiAfrique du sudKenya Population sous ART avec CV<1,000 cp/ml (%) 90,8 (88,5-92,7)93,0 (90,9-94,6)82,6 (79,3-85,5) Population VIH+ avec CV<1,000 cp/ml (%) 61,9 (58,9-64,5)57,1 (54,5-59,6)40,0 (37,5-42,6) Population TOTALE avec CV≥1,000cp/ml (%) 6,5 (5,8-7,2)10,7 (9,9-11,5)13,7 (12,8-14,6)

13 Résultats: Charge Virale MalawiAfrique du sudKenya Population sous ART avec CV<1,000 cp/ml (%) 90,8 (88,5-92,7)93,0 (90,9-94,6)82,6 (79,3-85,5) Population VIH+ avec CV<1,000 cp/ml (%) 61,9 (58,9-64,5)57,1 (54,5-59,6)40,0 (37,5-42,6) Population TOTALE avec CV≥1,000cp/ml (%) 6,5 (5,8-7,2)10,7 (9,9-11,5)13,7 (12,8-14,6)

14 Résultats: Charge Virale MalawiAfrique du sudKenya Population sous ART avec CV<1,000 cp/ml (%) 90,8 (88,5-92,7)93,0 (90,9-94,6)82,6 (79,3-85,5) Population VIH+ avec CV<1,000 cp/ml (%) 61,9 (58,9-64,5)57,1 (54,5-59,6)40,0 (37,5-42,6) Population TOTALE avec CV≥1,000cp/ml (%) 6,5 (5,8-7,2)10,7 (9,9-11,5)13,7 (12,8-14,6)

15 Résultats: Charge Virale MalawiAfrique du sudKenya Population sous ART avec CV<1,000 cp/ml (%) 90,8 (88,5-92,7)93,0 (90,9-94,6)82,6 (79,3-85,5) Population VIH+ avec CV<1,000 cp/ml (%) 61,9 (58,9-64,5)57,1 (54,5-59,6)40,0 (37,5-42,6) Population TOTALE avec CV≥1,000cp/ml (%) 6,5 (5,8-7,2)10,7 (9,9-11,5)13,7 (12,8-14,6) Incidence (nouveaux cas/100PA)0,4 (0,0-0,8)1,2 (0,2-2,1)1,9 (1,1-2,7)

16 Résultats: Charge Virale MalawiAfrique du sudKenya Population sous ART avec CV<1,000 cp/ml (%) 90,8 (88,5-92,7)93,0 (90,9-94,6)82,6 (79,3-85,5) Population VIH+ avec CV<1,000 cp/ml (%) 61,9 (58,9-64,5)57,1 (54,5-59,6)40,0 (37,5-42,6) Population TOTALE avec CV≥1,000cp/ml (%) 6,5 (5,8-7,2)10,7 (9,9-11,5)13,7 (12,8-14,6) Incidence (nouveaux cas/100PA)0,4 (0,0-0,8)1,2 (0,2-2,1)1,9 (1,1-2,7)

17 Résultats: Eligiblité aux ARV MalawiSouth AfricaKenya Current National Guidelines CD4<350 PMTCT B+ CD4<350 PMTCT B CD4<350 PMTCT A Eligible (%) 80,469,460,0 2013 WHO Guidelines CD4<500 PMTCT B+ CD4<500 PMTCT B+ CD4<500 PMTCT B+ Eligible (%) 88,080,181,8

18 Discussion Résumé des principaux résultats: –Haut niveau de suppression virale populationnelle –Gradient de suppression virale: Malawi --> South Africa --> Kenya –Le non-diagnostic représente la principale perte dans la cascade de soins –Implémentation des protocoles OMS 2013 entrainerait une augmentation limitée de l’éligibilité

19 Discussion: conséquences opérationnelles Exemple de Ndhiwa Ouverture d’un programme MSF en support du ministère de la santé: –Campagne de dépistage systématique de la population:1 adulte sur 9 est VIH+ ET non diagnostiqué –Implémentation des protocoles OMS 2013 (ARV à 500 CD4 cell/µL et PMTCT B+) –Etude répétée en 2017 à la fin de l’intervention

20 Discussion: limitations Etudes réalisables uniquement si haute prévalence (>5%) Couteuses et logistiquement complexes Pas d’information sur la dynamique de l’incidence Pas de relation de causalité entre suppression virologique et incidence Biais de déclaration

21 Helena Huerga (PI Etude Afrique du sud) Ndhiwa, Chiradzulu, Kwazulu-Natal study participants and communities Kenya/Malawi survey team Sophie Masson Isaac Nabaasa May Atieno Patrick Ochoro Field teams South Africa survey team Malika Bouhenia Radoslav Antonov Nomsa Nzama Godwin Dube Field teams Biostastic Unit Lyon Benjamin Riche René Ecochard Stéphanie Blaizot IRD, Montpellier Martine Peeters Eric Delaporte Avelin Aghokeng Ahidjo Ayouba SACEMA Stellenbosch Alex Welte University of Cape Town Jennifer Norman Global Laboratory Durban Madurai Lorna Bronwyn Pitam Collin Pillay Remerciements MSF Kenya William Hennequin Beatrice Kirubi Ali Ouattara MSF Malawi Charles Masiku Janthi Price MSF South Africa Gilles Van Cutsem Ruggero Guilliani Mathew Reid Emilie Venables Emilie Wang MSF SAMU South Africa Tom Ellman Eric Goemaere Emmanuel Fajardo Carole Metcalf Kemri/CDC Kisumu Clement Zeh Andrea Kim MoH Kenya Irene Mukui Ojwang Lusi MoH Malawi Davie Zolowere Benson Chilima NICD Johannesburg Adrian Puren MSF Paris Annette Heinzelman Leon Salumu Pierre Mendiharat MSF Brussels Marc Biot Epicentre Paris Jean-François Etard Serge Balandine Jihane Ben Farhat Stephane Crisan