Pooling nach der Matrix-Methode zur Kostenreduktion von HIV-1 RNA Viruslasttestung in ressourcenarmen Ländern am Beispiel von Südafrika

• Main Author: Paulmann, Susanne
• Format: Doctoral Thesis
• Language: deu
• Published: 2019
• Subjects: ddc:616
• Online Access: https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/frontdoor/index/index/docId/18819; http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-188191; https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:20-opus-188191; https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/files/18819/Paulmann_Susanne_Pooling.pdf

Hintergrund: Um eine optimale Einstellung einer HIV-Therapie gewährleisten zu können, sind die regelmäßige Kontrolle der Viruslast und der CD4-Zellzahl notwendig. Die hohen Kosten, die das Monitoring der Viruslast bei einer steigenden Anzahl von Patienten, die eine HIV-Therapie erhalten, hervorruft, sind jedoch für viele Länder nicht zu bewältigen. Pooling-Strategien konnten bei einem festgesetzten und klinisch sinnvollen Viruslast-Grenzwert die Kosten des Monitorings effizient reduzieren. Dies galt jedoch bei einer niedrigen Rate an Patienten, die über dem Viruslast-Grenzwert lagen. In ärmeren Ländern ist die HIV-Infektionsrate oft besonders hoch und die Rate an Patienten mit hohen Viruslasten erscheint höher. Methoden: Es wurden Informationen von Testanforderungsbögen ausgewertet, um Selektionskriterien zu finden, die die Wahrscheinlichkeit erhöhten, eventuelle Therapieversager zu erkennen. Anschließend wurde Blutplasma von 300 Patientenproben, die die gefundenen Selektionskriterien erfüllten, in drei 10x10 Matrices gepoolt. Zur Auswertung der Pools wurde ein bereits vorher entwickelter Algorithmus verwendet. Ergebnisse: Als Selektionskriterien wurden gefunden, dass nur Patienten, die mindestens 16 Jahre alt waren und eine auf einem nicht-nukleosidischen Reverse-Transkriptase-Inhibitor beruhende Therapie erhielten (first-line Therapie), für das Pooling geeignet waren. Die Rate an Patienten mit einer Viruslast von mindestens 1.000 HIV-1 RNA Kopien pro Milliliter unter den 300 Patientenproben betrug 11,0%. Durch die Anwendung der Matrix-Pooling-Methode konnten insgesamt 41% der Tests eingespart werden, was in einer durchschnittlichen Kostenreduktion von 1.640 US$ pro 100 Patientenproben resultierte. Dabei lag der negative prädiktive Wert bei 98% und der positive prädiktive Wert bei 100% bei einer Sensitivität von 81% und einer Spezifität von 100%. Diskussion: Pooling-Methoden sind eine Möglichkeit, bei den bisher zur Verfügung stehenden kommerziell angebotenen Viruslasttestungen Kosten einzusparen und somit die Viruslasttestung in Ländern zu ermöglichen, die bisher die Kosten dafür nicht tragen konnten. === Background: Quantitative human immunodeficiency virus (HIV) RNA load testing surpasses CD4 cell count and clinical monitoring in detecting antiretroviral therapy (ART) failure; however, its cost can be prohibitive. Recently, the use of pooling strategies with a clinically appropriate viral load threshold was shown to be accurate and efficient for monitoring when the prevalence of virologic failure is low. Methods: We used laboratory request form information to identify specimens with a low pretest probability of virologic failure. Patients aged>15 years who were receiving first-line ART (based on a non-nucleoside reverse transcriptase inhibitor) and had individual viral load results available were eligible. Blood plasma of 300 individual patients was pooled in a 10 x 10 matrix platform (liquid plasma specimens only). A deconvolution algorithm was used to identify specimens(s) with detectable viral loads. Results: The virologic failure rate in the study sample was 11%. Pooling methods resulted in 41% fewer HIV RNA tests required to screen the study sample, resulting in a cost-saving of 1640 US$ per 100 HIV RNA tests. The negative predictive value was 98% with a sensitivity of 81% and a specifity of 100%. Conclusions: In resource-constrained settings, a combination of preselection of patients with low pretest probability of virologic failure and pooled testing can reduce the cost of virologic monitoring without compromising accuracy.