Global Eradication of Measles: An Epidemiologic and Economic Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Measles remains an important cause of morbidity and mortality in children in developing countries. Due to the success of the measles mortality reduction and elimination efforts thus far, the WHO has raised the question of whether global eradication of measles is economically feasible. METHODS: The cost-effectiveness of various measles mortality reduction and eradication scenarios was evaluated vis-à-vis the current mortality reduction goal in six countries and globally. Data collection on costs of measles vaccination were conducted in six countries in four regions: Bangladesh, Brazil, Colombia, Ethiopia, Tajikistan, and Uganda. The number of measles cases and deaths were projected from 2010 to 2050 using a dynamic, age-structured compartmental model. The incremental cost-effectiveness ratios were then calculated for each scenario vis a vis the baseline. RESULTS: Measles eradication by 2020 was the found to be the most cost-effective scenario, both in the six countries and globally. Eradicating measles by 2020 is projected to cost an additional discounted $7.8 billion and avert a discounted 346 million DALYs between 2010 and 2050. CONCLUSIONS: In conclusion, the study found that, compared to the baseline, reaching measles eradication by 2020 would be the most cost-effective measles mortality reduction scenario, both for the six countries and on a global basis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».