The economic evaluation of human papillomavirus vaccination strategies against cervical cancer in women in Lao PDR: a mathematical modelling approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cervical cancer, a preventable disease, is the third leading cause of cancer morbidity and mortality in the Lao People's Democratic Republic (Lao PDR). Since many cervical cancers are linked to human papilloma virus (HPV) infection, vaccination against this virus may lead to a reduction in these types of cancer. The study described here is the first to compare the cost-effectiveness of different HPV vaccination options in Lao PDR. METHODS: A dynamic compartment model was created. The model included routine screening activities already in place, as well as theoretical interventions that included a 10-year old girl-only vaccination programme combined with/without a 10-year old boy vaccination programme and/or a catch-up component. The simulation was run over 100 years. In base case analyses, we assumed 70 % vaccination coverage with lifelong protection and 100 % efficacy against HPV types 16/18. The outcomes of interest were the incremental cost per Disability-Adjusted Life Year (DALY) averted. RESULTS: In base case analyses, according to the WHO definition of cost-effectiveness thresholds, vaccinating 10-year-old girls was very cost-effective. Adding a catch-up vaccination element for females aged 11-25 years was also very cost-effective, costing 1559 international dollars (I$) per DALY averted. Increasing the age limit of the catch-up vaccination component to 75 years old showed that this remained a cost-effective option (I$ 5840 per DALY averted). Adding a vaccination programme for 10-year-old boys was not found to be cost-effective unless a short time simulation (30 years or less) was considered, along with a catch-up vaccination component for both males and females. CONCLUSIONS: Adding a catch-up female vaccination component is more attractive than adding a 10-year-old boy vaccination component.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».