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Enregistrement W2104234063 · doi:10.5897/jidi.9000001

A cost effectiveness analysis of the H1N1 vaccine strategy for Ontario, Canada

2011· article· en· W2104234063 sur OpenAlexaffabout
Anna P. Durbin, A. N. Corallo, Theodoras G. Wibisono, Dionne M. Aleman, Brian Schwartz, Peter C. Coyte

Notice bibliographique

RevueJournal of Infectious Diseases and Immunity · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicVaccinationCost-effectiveness analysisChristian ministryMedicineCost–benefit analysisCost effectivenessGovernment (linguistics)Environmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)VirologyPolitical scienceRisk analysis (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Ontario, Canada, a mass vaccination strategy was developed and implemented to mitigate the effects of the 2009 pandemic influenza A (pH1N1). This study investigated its cost-effectiveness, mirroring actual events in Ontario, compared to no vaccine strategy. From a societal perspective, 1,780,491 cases and 154 deaths were averted through vaccine administration; the incremental cost effectiveness ratio predicted that the vaccination program saved $117 per case avoided, or $1.35 million per death averted, for total savings of $208.3 million. From a government perspective (Ontario Ministry of Health and Long Term Care) this strategy required an expenditure of $28 per case averted and $0.33 million per death averted, for a total cost of $252.4 million.   Key words: Cost effectiveness, H1N1, Ontario, pandemic influenza, vaccine.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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