[논문 리뷰] Dynamic modelling of hepatitis C virus transmission among people who inject drugs: a methodological review

Anthony Cousien, Viet Chi Tran외 4명|arXiv (Cornell University)|2013. 12. 21.

Hepatitis C virus research참고 문헌 84인용 수 26

한 줄 요약

이 방법론적 리뷰는 투약 중인 약물 사용자(PWID) 집단에서 간염 C 바이러스(HCV) 전파를 모델링하는 분할 모델과 개인 기반 수학적 모델을 평가하며, 각각의 강점과 한계를 분석한다. 연구 결과, 치료를 통한 예방—특히 활동 중인 PWID에 대한 조기에 집중된 치료—는 만성 HCV 유병률을 크게 감소시킬 수 있으며, 사회적 네트워크 기반의 고리 타겟팅 전략이 무작위 배포보다 더 큰 영향을 미친다.

ABSTRACT

Equipment sharing among people who inject drugs (PWID) is a key risk factor in infection by hepatitis C virus (HCV). Both the effectiveness and cost-effectiveness of interventions aimed at reducing HCV transmission in this population (such as opioid substitution therapy, needle exchange programs or improved treatment) are difficult to evaluate using field surveys. Ethical issues and complicated access to the PWID population make it difficult to gather epidemiological data. In this context, mathematical modelling of HCV transmission is a useful alternative for comparing the cost and effectiveness of various interventions. Several models have been developed in the past few years. They are often based on strong hypotheses concerning the population structure. This review presents compartmental and individual-based models in order to underline their strengths and limits in the context of HCV infection among PWID. The final section discusses the main results of the papers.

연구 동기 및 목표

• 투약 중인 약물 사용자(PWID) 집단에서 HCV 전파를 연구하는 데 사용된 동적 수학 모델의 방법론적 강점과 한계를 평가하기 위해.
• 분할 모델과 개인 기반 모델이 HCV 전파 역학을 시뮬레이션하고 간병 개입의 영향을 평가하는 데 있어 성능을 비교하기 위해.
• 유해 감소 정책(HRP), 주전자 교환 프로그램, 였로이드 대체 요법, HCV 치료 전략의 효과성과 비용 효율성을 평가하기 위해.
• 특히 고위험 하위군에 집중된 '치료를 통한 예방' 전략이 HCV 전파를 줄이는 데 얼마나 효과적인지 평가하기 위해.
• 모델 校정 및 실제 적용 가능성을 향상시키기 위한 데이터 격차와 연구 필요성을 규명하기 위해, 특히 사회적 네트워크 역학과 기구 공유 시 전파 위험에 관해.

제안 방법

• 2014년 6월 이전에 발표된 37개의 동적 수학 모델에 대한 체계적 리뷰로, Medline 검색을 통해 키워드 '수학', '모델', '간염 C', '약물 사용자'를 활용해 선별하였다.
• 모델을 분할 모델(감염 상태인 취약자, 감염자, 회복자 등으로 인구를 나누는 모델)과 개인 기반 모델(IBMs, 개인 수준의 상호작용을 시뮬레이션하는 모델)으로 분류하였다.
• 결정론적 및 확률론적 접근 방식을 모두 통합: 결정론적 모델은 대규모 인구에 대해 상미분 방정식을 사용하며, 확률론적 모델은 랜덤한 사건 발생 시간을 고려한다.
• 가정, 구조, HCV 전파, 치료 영향, 유해 감소 정책 결과를 시뮬레이션하는 데의 성능을 기반으로 모델 평가를 수행하였다.
• 분석 결과와 시뮬레이션 출력 자료를 활용해 치료 확대, HRP, 네트워크 기반 타겟팅과 같은 간병 전략을 비교하였다.
• 가능한 한 실제 데이터를 통합하였으며, 영국, 미국, 호주 및 국제적 맥락에서의 SVR 비율, 치료 준거율, 유병률 추정치를 포함하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 분할 모델과 개인 기반 모델은 투약 중인 약물 사용자(PWID) 집단에서 HCV 전파 역학을 시뮬레이션하는 데 있어 어떤 차이를 보이는가?
• RQ2 특히 활동 중인 PWID 또는 메다존 유지 치료 중이 아닌 이들에게 집중된 HCV 치료의 영향은 만성 HCV 유병률 감소에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 예를 들어 감염자의 접촉자들을 고리 형태로 치료하는 네트워크 기반 치료 전략은 무작위 또는 비타겟팅 치료 배포에 비해 얼마나 효과적인가?
• RQ4 HCV 치료를 유해 감소 정책에 통합할 경우의 비용 효율성과 장기적인 공중보건 영향은 어떠한가?
• RQ5 특히 사회적 네트워크 역학과 기구 공유 시 전파 위험에 관해 어떤 데이터 격차가 모델 校정과 실제 적용 가능성을 저해하는가?

주요 결과

• 메다존 유지 치료 중인 사람들보다 활동 중인 PWID를 치료하는 것이 만성 HCV 유병률 감소에 더 효과적이었으며, 활동 중인 PWID의 치료 준거율이 메다존 치료자 대비 44% 이하로 떨어지지 않는 한 그러한 효과가 유지되었다.
• 호주에서 연간 1,000명당 25명의 치료율을 적용할 경우, 30년 후에 만성 HCV 유병률이 50% 감소했으며, 이는 지속적인 치료 프로그램의 장기적 영향을 보여준다.
• 영국에서는 기저 유병률이 20%인 인구에서 연간 1,000명당 10명의 치료율을 적용했을 때 10년 후에 만성 유병률이 31% 감소했으며, 기저 유병률이 높아질수록 수익 감소 현상이 나타났다.
• 베트남에서는 감염 후 첫 해 내에 치료를 시작하는 것이 감염 예방 수치를 최대화할 것으로 예측되어, 조기 진단과 조기 치료의 중요성을 강조한다.
• 감염자와의 주요 및 이차 접촉자를 고리 형태로 치료하는 타겟팅 전략은 무작위 치료 배포보다 전파 감소에 더 효과적이었으며, 호주 IBMs에서 이를 입증하였다.
• 멜버른과 밴쿠버와 같은 고유병률 지역에서 만성 HCV 유병률을 절반으로 줄이기 위한 비용은 약 15년 간 5,000만 달러로 추정되었으며, 이는 대규모 치료 프로그램의 재정적 부담을 보여준다.