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Enregistrement W2277177391 · doi:10.1093/infdis/jiw046

Impact and Cost-effectiveness of 3 Doses of 9-Valent Human Papillomavirus (HPV) Vaccine Among US Females Previously Vaccinated With 4-Valent HPV Vaccine

2016· article· en· W2277177391 sur OpenAlexafffund
Harrell W. Chesson, Jean‐François Laprise, Marc Brisson, Lauri E. Markowitz

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Infectious Diseases · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésVaccinationMedicineHuman papillomavirusTransmission (telecommunications)ImmunologyInternal medicineTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We estimated the potential impact and cost-effectiveness of providing 3-doses of nonavalent human papillomavirus (HPV) vaccine (9vHPV) to females aged 13-18 years who had previously completed a series of quadrivalent HPV vaccine (4vHPV), a strategy we refer to as "additional 9vHPV vaccination." METHODS: We used 2 distinct models: (1) the simplified model, which is among the most basic of the published dynamic HPV models, and (2) the US HPV-ADVISE model, a complex, stochastic, individual-based transmission-dynamic model. RESULTS: When assuming no 4vHPV cross-protection, the incremental cost per quality-adjusted life-year (QALY) gained by additional 9vHPV vaccination was $146 200 in the simplified model and $108 200 in the US HPV-ADVISE model ($191 800 when assuming 4vHPV cross-protection). In 1-way sensitivity analyses in the scenario of no 4vHPV cross-protection, the simplified model results ranged from $70 300 to $182 000, and the US HPV-ADVISE model results ranged from $97 600 to $118 900. CONCLUSIONS: The average cost per QALY gained by additional 9vHPV vaccination exceeded $100 000 in both models. However, the results varied considerably in sensitivity and uncertainty analyses. Additional 9vHPV vaccination is likely not as efficient as many other potential HPV vaccination strategies, such as increasing primary 9vHPV vaccine coverage.

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)0,010
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations46
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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