Impact of One-Health framework on vaccination cost-effectiveness: A case study of rabies in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Livestock losses due to rabies and health and the corresponding benefits of controlling the disease are not often considered when the cost-effectiveness of rabies control is evaluated. In this research, assessed the benefits of applying a One Health perspective that includes these losses to the case of canine rabies vaccination in Ethiopia. We constructed a dynamic epidemiological model of rabies transmission. The model was fit to district-specific data on human rabies exposures and canine demography for two districts with distinct agro-ecologies. The epidemiological model was coupled with human and livestock economic outcomes to predict the health and economic impacts under a range of vaccination scenarios. The model indicates that human exposures, human deaths, and rabies-related livestock losses would decrease monotonically with increasing vaccination coverage. In the rural district, all vaccination scenarios were found to be cost-saving compared to the status quo of no vaccination, as more money could be saved by preventing livestock losses than would be required to fund the vaccination campaigns. Vaccination coverages of 70% and 80% were identified as most likely to provide the greatest net health benefits at the WHO cost-effectiveness threshold over a period of 5 years, in urban and rural districts respectively. Shorter time frames led to recommendations for higher coverage in both districts, as did even a minor threat of rabies re-introduction. Exclusion of rabies-related livestock losses reduced the optimal vaccination coverage for the rural district to 50%. This study demonstrated the importance of including all economic consequences of zoonotic disease into control decisions. Analyses that include cattle and other rabies-susceptible livestock are likely better suited to many rural communities in Africa wishing to maximize the benefits of canine vaccination.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».