Economic evaluations of vaccines in Canada: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aims to summarise and describe the evolution of published economic evaluations of vaccines in Canada, thereby outlining the current state of this expanding and meaningful research. METHODS: Using Arksey and O'Malley's scoping review framework we assembled relevant research from both academic and grey literature. Following abstract and full-text review we identified 60 articles to be included in the final analysis. RESULTS: We found that since 1988 there has been a steady increase in the number of economic evaluations on vaccines in Canada. Many of these studies focus on the more recently licensed vaccines, such as influenza (16.7%), human papillomavirus (15.0%) and pneumococcal disease (15.0%). Since 2010 economic evaluations of vaccines have shown increased adherence to economic evaluation guidelines (OR = 4.6, CI 1.33, 18.7), suggesting there has been improvement in the consistency and transparency of these studies. However, there remains room for improvement, for instance, we found evidence that studies who stated a conflict of interest are more likely to assert the vaccine of interest was cost-effective (OR = 7.4; CI 1.04, 17.8). Furthermore, most reports use static models that do not consider herd immunity, and only a few evaluate vaccines post-implementation (ex-post) and traveller's vaccinations. CONCLUSION: Researchers should examine identified research gaps and continue to improve standardization and transparency when reporting to ensure economic evaluations of vaccines best meet the needs of policy-makers, other researchers and the public.
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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 | 0,078 | 0,285 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,052 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».