A Comparative Economic Analysis of Immunization Programs for Pertussis and Measles: The Use of ARIMA Model to Study the Epidemiological Situation in England and Wales
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We evaluate pertussis and measles immunization strategies and compare the consequences in terms of health effects and economic costs. Methods: Based on epidemiological data for pertussis and measles in England and Wales from 1970 to 2012, we use ARIMA approach to model the relation between notification cases and vaccination coverage for each disease. We then perform an economic evaluation of vaccination programs at 95% and discuss the benefits for the society to achieve this level when compared with lower vaccination rates currently observed. The advantages for the society of increasing vaccination coverage up to 98% are considered respectively for pertussis and measles. Results: The programs at a 95% vaccination rate, which is able to significantly reduce the mortality and the morbidity due to pertussis and measles, are confirmed to be the best cost saving immunization strategy. The total social net benefits are systematically maximized when the programs are compared to strategies with lower vaccination coverage. The decision to exceed the herd immunity level and reach the rate at 98% is economically justified for measles, while for pertussis the programs at 98% are less cost effective than the programs at 95%. Conclusion: Additional efforts must be carried out to promote measles vaccination since immunization strategies at 95% and at higher rates are recommended on epidemiological and economic grounds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».