Nieuwe ECDC-modelleringstool voor het schatten van HIV-incidentie
ECDC heeft onlangs een nieuwe methode gelanceerd die het mogelijk maakt om het aantal mensen dat leeft met HIV in Nederland te schatten. Kan je uitleggen wat jouw rol is geweest in de ontwikkeling van deze methode?
SHM heeft een leidende rol gehad in de ontwikkeling van deze methode, samen met collega’s uit het Verenigd Koninkrijk en Zwitserland. We zijn begonnen met onderzoeken welke methodes al beschikbaar en mogelijk interessant waren. Daarna hebben we twee methodes verder ontwikkeld en getest met data van een aantal pilot-landen. Deze methodes zijn toen geïmplementeerd in een gebruiksvriendelijke tool (met hulp van een externe programmeur), die gebruikt kan worden door epidemiologen en andere professionals die betrokken zijn bij HIV-surveillance. De eerste versie van de tool is nu beschikbaar via de website van ECDC.
Waarom was er behoefte aan een andere methode?
De methode die nu het meest gebruikt wordt, is de UNAIDS Estimation and Projection Package (EPP). Deze methode werkt goed voor landen waar de HIV-epidemie wordt gevonden onder de gehele populatie van een land. Bij zulke epidemieën is het bij wijze van spreken voldoende om de HIV-prevalentie (percentage HIV-positief) te meten in een representatieve enquête, bijvoorbeeld in huishoudens, en daarna te extrapoleren naar de gehele populatie in een land om vervolgens het aantal mensen dat daar leeft met HIV te schatten. Natuurlijk zijn er veel uitdagingen verbonden aan zo’n aanpak, maar omdat het aandeel van personen met HIV in deze landen groot is – in Zuidelijk Afrika is tot een kwart van de populatie geïnfecteerd –, hoef je geen onderzoek te doen onder een grote groep mensen.
De situatie in Europa is echter heel anders. Hier is de HIV-epidemie geconcentreerd in bepaalde risicogroepen zoals mannen die seks hebben met mannen (MSM), drugsgebruikers en migranten. Het is dan nog steeds mogelijk om EPP te gebruiken voor het schatten van de HIV-incidentie, als er maar genoeg data beschikbaar is over alle risicogroepen. Aangezien in veel landen zulke data echter niet beschikbaar is, is het heel lastig om met EPP het aantal mensen dat leeft met HIV te schatten in Europese landen. Als je een enquête moet doen om de HIV-prevalentie te meten bij een bevolkingsgroep waarin de HIV-prevalentie laag is, zou dit betekenen dat je een enquête moet houden onder een hele grote groep, in iedere risicogroep, om een betrouwbare schatting te kunnen krijgen. Daarnaast is er informatie nodig over het aantal mensen in een risicogroep, wat heel moeilijk is om vast te stellen. Want wanneer behoor je bijvoorbeeld tot de groep mannen die seks hebben met mannen? En wat is een drugsgebruiker? Is dat iemand die nu drugs gebruikt, in het verleden heeft gebruikt, of iemand die drugs spuit?
In Europa hebben veel landen echter een goed ontwikkeld surveillancesysteem dat het aantal nieuwe HIV-diagnoses bijhoudt op jaarlijkse basis, met informatie over onder andere leeftijd, geslacht, de route van transmissie en het CD4-aantal ten tijde van de diagnose. Deze data geven een indicatie van de grootte van de HIV-populatie, maar alleen over diegenen die zijn gediagnosticeerd. Een substantieel aantal van de HIV-positieve mensen is echter nog niet gediagnosticeerd, omdat ze onlangs zijn geïnfecteerd of omdat ze zich nooit laten testen op HIV.
Hoe verschilt deze nieuwe methode van andere methodes die nu worden gebruikt?
De nieuwe methode gebruikt geen data die is gebaseerd op enquêtes of schattingen van de grootte van de risicogroepen. Er wordt alleen routinematig beschikbare surveillancedata gebruikt van HIV-diagnoses, CD4-aantallen en of er al sprake was van AIDS ten tijde van de HIV-diagnose. Het voordeel is dus dat de data er al is; er is geen noodzaak voor dure enquêtes die iedere paar jaar gedaan moeten worden. Gebaseerd op deze data schat de methode het aantal nieuwe HIV-infecties per jaar, de tijd tussen de infectie en de diagnose en het aantal personen dat nog niet gediagnosticeerd is.
Natuurlijk moet je, net als bij andere methodes, aannames maken. Een belangrijk component is de snelheid waarmee het aantal CD4-cellen afneemt in onbehandelde HIV-positieve personen, waar veel over bekend is van data uit observationele cohorten. Je moet daarnaast ook aannames maken over hoe het aantal HIV-testen over de loop van de tijd is veranderd. De methode is daarom geen ‘black box’.
Zoals ik eerder meldde, zijn er twee methodes samengevoegd in de nieuwe ECDC HIV Modelling Tool. De tweede methode is veel simpeler en heeft minder data nodig; slechts een enkel kalenderjaar met data van goede kwaliteit is voldoende. Deze methode schat het aantal mensen met zeer lage CD4-aantallen die onmiddellijke behandeling nodig hebben.
De ECDC-methode is trouwens niet helemaal nieuw. Een aantal aanpakken zijn al eerder gebruikt in bijvoorbeeld Frankrijk en het Verenigd Koninkrijk. Wat wel nieuw is, is dat de methode een gebruiksvriendelijke interface heeft en alleen routinematig verzamelde data nodig heeft. Het is misschien nog wel belangrijker dat de methode de data gebruikt die de landen in Europa toch al zouden moeten verzamelen en rapporteren aan ECDC. Als de landen zien dat het verzamelen van data een doel dient, bijvoorbeeld dat je het aantal mensen dat leeft met HIV kan schatten, en laat zien dat data niet alleen worden verzameld en bewaard, maar dat ze ook erg bruikbaar zijn, kan dit ze ertoe aanzetten om hun HIV-surveillance te verbeteren.
Wat betekent de nieuwe methode in het bijzonder voor de Nederlandse cijfers?
Voor Nederland is de schatting voor het aantal mensen dat leeft met HIV, inclusief de niet-gediagnosticeerde personen, lager dan de eerdere cijfers. De eerdere cijfers waren gebaseerd op schattingen door UNAIDS, maar het was onduidelijk hoe deze daadwerkelijk tot stand zijn gekomen. Hier hopen we volgend jaar samen met UNAIDS duidelijkheid over te krijgen.
De nieuwe cijfers voor Nederland zijn ook lager dan een schatting die deze zomer is gepubliceerd in een studie die is geleid door het RIVM. Zij gebruiken een andere methode om de schattingen voor Nederland vast te stellen, die ook is gebaseerd op prevalentieonderzoeken maar ook op andere informatie, zoals het aantal mensen in zorg. Deze methode, ‘multi parameter evidence sythesis’ (MPES), is eveneens een krachtige methode omdat het een breed scala van beschikbare data gebruikt om het aantal personen met HIV te schatten. Het nadeel is echter dat het nog steeds is gebaseerd op data uit enquêtes en populatieschattingen in verschillende delen van het land. In Nederland hebben we veel data voor steden als Rotterdam en Amsterdam. Voor Amsterdam komt bijvoorbeeld de ECDC-methode goed overeen met de MPES-methode. De data buiten deze steden zijn echter veel schaarser, waardoor de schattingen onzekerder worden.
Al met al betekent de lagere schatting van het aantal mensen dat leeft met HIV dat het aantal mensen met een niet-gediagnosticeerde infectie veel kleiner is dan voorheen is gerapporteerd. Dat is natuurlijk goed nieuws!
Wat zijn de toekomstplannen voor het ECDC-model?
De tool is nu beschikbaar via ECDC voor iedereen die het wilt gebruiken. Ik kijk ernaar uit om te horen of de tool bruikbaar is geweest voor andere landen in Europa. Een groep in Spanje en zelfs het ministerie van gezondheid in Singapore hebben de methode al gebruikt. Hun feedback was erg bruikbaar. Ondertussen zijn we bezig met een paar uitbreidingen van de tool. We willen het onder andere mogelijk maken om de tool te gebruiken als er data beschikbaar is voor verschillende jaren, maar niet voor de gehele epidemie. Op dit moment heeft de tool een aanzienlijke hoeveelheid historische data nodig, en als deze data nu niet beschikbaar zijn, zullen ze dat nooit zijn. Het plan is dat het met tien of vijftien jaar aan data ook mogelijk zou moeten zijn om schattingen van het aantal niet-gediagnosticeerde personen te maken. Zeker wanneer de frequentie van testen hoog is en er kan worden aangenomen dat de meeste HIV-infecties binnen 10 jaar na de infectie wel zijn gevonden.
Meer informatie over de nieuwe ECDC-method kan hier gevonden worden: http://ecdc.europa.eu/en/healthtopics/aids/Pages/hiv-modelling-tool.aspx