回答者主導のサンプリング（RDS）を介して薬物（PWID）を注射する診断されていないHIV感染者の識別が、高精度RDS（pRDS）アプローチによって強化できるかどうかを評価しました。まず、インドのPWIDからの以前のRDSデータを使用して、診断されていないHIV感染PWIDを採用するための予測アルゴリズムを構築しました。 pRDSは、参加者がランダムに標準またはpRDSに割り当てられたパンジャブ州モリンダでテストされました。標準のRDSアプローチでは、すべての参加者が2つの募集クーポンを受け取りました。 pRDSの場合、アルゴリズムは診断されていないPWIDを採用する個人の確率を決定し、個人は2（低確率）または5（高確率）クーポンを受け取りました。 RDSアプローチで診断されていないHIV感染PWIDを特定する効率は、採用に必要な数（NNR）と特定率/週の2つの方法で評価されました。診断されていないPWIDを採用する予測因子には、HIV / HCV感染、ネットワークサイズ、注射器サービスの利用、および注射環境が含まれていました。 1631年のPWIDがモリンダで採用されました。標準のRDSアプローチから、未診断の39人を含む615人が採用されました。 pRDSから、未診断の77を含む1012が採用されました。 pRDSでは、予測される確率が高い人は、HIV / HCVの重感染、診断されていないウイルス血症のHIVを持ち、サービスを利用している人を採用する可能性が高くなりました。 pRDSは、標準（0.8 /週）と比較して、診断されていないPWID（1.5 /週）の識別率が有意に高かった。 pRDSのNNR（13.1）は、標準的なアプローチ（15.8）よりも大幅に低くはありませんでした。 pRDSは、標準的なアプローチよりも大幅に速く、診断されていないウイルス血症のPWIDの2倍を識別しました。 UNAIDSの目標を確実に達成するには、RDSまたは同様のネットワークベースの戦略を他の戦略と一緒に活用することを検討する必要があります。
Optimizing respondent driven sampling to find undiagnosed HIV-infected people who inject drugs.

pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33252482/

PMID33252482