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Enregistrement W2533661589 · doi:10.1016/j.vaccine.2016.09.042

Manufacturing costs of HPV vaccines for developing countries

2016· article· en· W2533661589 sur OpenAlexaff
Chaevia Clendinen, Yapei Zhang, Rebecca Warburton, Donald W. Light

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesDoctors Without Borders
Mots-clésDeveloping countryVirologyBusinessMedicineEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nearly all of the 500,000 new cases of cervical cancer and 270,000 deaths occur in middle or lower income countries. Yet the two most prevalent HPV vaccines are unaffordable to most. Even prices to Gavi, the Vaccine Alliance, are unaffordable to graduating countries, once they lose Gavi subsidies. Merck and Glaxosmithkline (GSK) claim their prices to Gavi equal their manufacturing costs; but these costs remain undisclosed. We undertook this investigation to estimate those costs. METHODS: Searches in published and commercial literature for information about the manufacturing of these vaccines. Interviews with experts in vaccine manufacturing. FINDINGS: This detailed sensitivity analysis, based on the best available evidence, finds that after a first set of batches for affluent markets, manufacturing costs of Gardasil for developing countries range between $0.48 and $0.59 a dose, a fraction of its alleged costs of $4.50. Because volume of Cervarix is low, its per unit costs are much higher, though at comparable volumes, its costs would be similar. INTERPRETATION: Given the recovery of fixed and annual costs from sales in affluent markets, Merck's break-even price to Gavi could be $0.50-$0.60, not $4.50. These savings could support Gavi programs to strengthen delivery and increase coverage. Outside Gavi, prices to lower- and middle-income countries, with profit, could also be lowered and made available to millions more adolescents at risk. These estimates and their policy implications deserve further discussion.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,305 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations60
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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