ECONOMIC EVALUATION OF AN INFLUENZA IMMUNIZATION STRATEGY OF HEALTHY CHILDREN
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Vaccinating healthy children is proposed as a strategy to produce a herd effect and protect vulnerable groups. The Hutterite Influenza Prevention Study investigated this strategy, comparing communities with or without childhood influenza immunization programs. There are costs associated with vaccination therefore there may be a trade-off between these costs and the benefits of avoiding influenza cases. This evaluation estimates the cost-effectiveness of immunizing only healthy children in preventing cases of influenza within entire communities. METHODS: Effect data and resource utilization were collected during the trial. Cost data were collected from payer, literature and Internet sources. A two-stage bootstrap (TSB) with shrinkage correction was used to estimate average costs and effects. The incremental cost effectiveness ratio (ICER) and sample uncertainty around this estimate were calculated from the TSB results. RESULTS: Mean costs per patient for the treatment and control arms were $69.07 and $32.66 (difference $36.41). Mean number of influenza cases for the treatment and control arms were 0.04 and 0.27 (difference 0.23). ICER was $164.12 ($28.38, $2767.75) per case of influenza averted. CONCLUSIONS: Immunizing healthy children for influenza is more costly, yet more effective than no immunization in preventing cases in the sample. At a cost of $164.12 to prevent a case of influenza, immunizing healthy children to protect all community members may be considered costeffective. Estimated results are conservative as the influenza season was mild and the sample population was healthy. In a more severe season with a less healthy population the ICER is expected to decrease.
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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 | 0,020 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».