Cost-effectiveness of a potential Zika vaccine candidate: a case study for Colombia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A number of Zika vaccine platforms are currently being investigated, some of which have entered clinical trials. We sought to evaluate the cost-effectiveness of a potential Zika vaccine candidate under the WHO Vaccine Target Product Profile for outbreak response, prioritizing women of reproductive age to prevent microcephaly and other neurological disorders. METHODS: Using an agent-based simulation model of ZIKV transmission dynamics in a Colombian population setting, we conducted cost-effectiveness analysis with and without pre-existing herd immunity. The model was parameterized with estimates associated with ZIKV infection, risks of microcephaly in different trimesters, direct medical costs, and vaccination costs. We assumed that a single dose of vaccine provides a protection efficacy in the range 60% to 90% against infection. Cost-effectiveness analysis was conducted from a government perspective. RESULTS: = 2.2) and the relative transmissibility of asymptomatic infection is 10% compared with symptomatic infection, a vaccine is cost-saving (with negative incremental cost-effective ratio; ICER) for vaccination costs up to US$6 per individual without herd immunity, and up to US$4 per individual with 8% herd immunity. For positive ICER values, vaccination is highly cost-effective for vaccination costs up to US$10 (US$7) in the respective scenarios with the willingness-to-pay of US$6610 per disability-adjusted life-year, corresponding to the average per capita GDP of Colombia between 2013 and 2017. Our results indicate that the effect of other control measures targeted to reduce ZIKV transmission decreases the range of vaccination costs for cost-effectiveness due to reduced returns of vaccine-induced herd immunity. In all scenarios investigated, the median reduction of microcephaly exceeded 64% with vaccination. CONCLUSIONS: Our study suggests that a Zika vaccine with protection efficacy as low as 60% could significantly reduce the incidence of microcephaly. From a government perspective, Zika vaccination is highly cost-effective, and even cost-saving in Colombia if vaccination costs per individual is sufficiently low. Efficacy data from clinical trials and number of vaccine doses will be important requirements in future studies to refine our estimates, and conduct similar studies in other at-risk populations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».