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Enregistrement W2152052309 · doi:10.1586/14760584.2.4.477

Pharmacoeconomics of elderly vaccination against invasive pneumococcal infections: costeffectiveness analyses and implications for The Netherlands

2003· article· en· W2152052309 sur OpenAlexaboutno aff
Maarten J. Postma, Marie‐Louise A. Heijnen, Philippe Beutels, J. C. Jager

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Vaccines · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationMedicinePharmacoeconomicsPneumococcal vaccinationCost effectivenessVaccine efficacyCost-effectiveness analysisPneumococcal infectionsIntensive care medicineEnvironmental healthImmunologyStreptococcus pneumoniaeBiologyRisk analysis (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We performed a review of cost-effectiveness of elderly pneumococcal vaccination to prevent invasive disease. It concerns studies in the USA, Canada, Netherlands and Spain and a multinational study of five European countries. Cost-effectiveness of elderly vaccination against invasive pneumococcal infections varies from cost-saving to EUR 33,000 per life-year gained. The Dutch study estimates cost-effectiveness at EUR 10,100 per life-year gained (price level: 1995). This is below the level that has recently been defined for treatment of high cholesterol (EUR 20,000 per life-year gained) and may therefore be considered as favorable. Almost all studies base their estimate of vaccine efficacy on the same case-control study from the USA. We identify a need for a systematic review on the efficacy of the pneumococcal vaccine. Also, we suggest further analysis with respect to potential effects on cost-effectiveness of extended influenza vaccination for the Dutch elderly in recent years and inclusion of pneumococcal re-vaccination. Pending this additional information, we conclude that cost-effectiveness of vaccination against invasive pneumococcal infections for Dutch elderly is favorable (as in several other countries) and justifies implementation from a pharmacoeconomic point of view.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,373 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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