Cost-effectiveness of seasonal quadrivalent versus trivalent influenza vaccination in the United States: A dynamic transmission modeling approach
Notice bibliographique
Résumé
Trivalent inactivated influenza vaccines (IIV3s) protect against 2 A strains and one B lineage; quadrivalent versions (IIV4s) protect against an additional B lineage. The objective was to assess projected health and economic outcomes associated with IIV4 versus IIV3 for preventing seasonal influenza in the US. A cost-effectiveness model was developed to interact with a dynamic transmission model. The transmission model tracked vaccination, influenza cases, infection-spreading interactions, and recovery over 10 y (2012-2022). The cost-effectiveness model estimated influenza-related complications, direct and indirect costs (2013-2014 US$), health outcomes, and cost-effectiveness. Inputs were taken from published/public sources or estimated using regression or calibration. Outcomes were discounted at 3% per year. Scenario analyses tested the reliability of the results. Seasonal vaccination with IIV4 versus IIV3 is predicted to reduce annual influenza cases by 1,973,849 (discounted; 2,325,644 undiscounted), resulting in 12-13% fewer cases and influenza-related complications and deaths. These reductions are predicted to translate into 18,485 more quality-adjusted life years (QALYs) accrued annually for IIV4 versus IIV3. Increased vaccine-related costs ($599 million; 5.7%) are predicted to be more than offset by reduced influenza treatment costs ($699 million; 12.2%), resulting in direct medical cost saving annually ($100 million; 0.6%). Including indirect costs, savings with IIV4 are predicted to be $7.1 billion (5.6%). Scenario analyses predict IIV4 to be cost-saving in all scenarios tested apart from low infectivity, where IIV4 is predicted to be cost-effective. In summary, seasonal influenza vaccination in the US with IIV4 versus IIV3 is predicted to improve health outcomes and reduce costs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».