Estimating the health impact of vaccination against 10 pathogens in 98 low and middle income countries from 2000 to 2030
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The last two decades have seen substantial expansion of childhood vaccination programmes in low and middle income countries (LMICs). Here we quantify the health impact of these programmes by estimating the deaths and disability-adjusted life years (DALYs) averted by vaccination with ten antigens in 98 LMICs between 2000 and 2030. Methods Independent research groups provided model-based disease burden estimates under a range of vaccination coverage scenarios for ten pathogens: hepatitis B (HepB), Haemophilus influenzae type b (Hib), human papillomavirus (HPV), Japanese encephalitis (JE), measles, Neisseria meningitidis serogroup A (MenA), Streptococcus pneumoniae , rotavirus, rubella, yellow fever. Using standardized demographic data and vaccine coverage estimates for routine and supplementary immunization activities, the impact of vaccination programmes on deaths and DALYs was determined by comparing model estimates from the no vaccination counterfactual scenario with those from a default coverage scenario. We present results in two forms: deaths/DALYs averted in a particular calendar year, and in a particular annual birth cohort. Findings We estimate that vaccination will have averted 69 (2.5-97.5% quantile range 52-88) million deaths between 2000 and 2030 across the 98 countries and ten pathogens considered, 35 (29-45) million of these between 2000-2018. From 2000-2018, this represents a 44% (36-57%) reduction in deaths due to the ten pathogens relative to the no vaccination counterfactual. Most (96% (93-97%)) of this impact is in under-five age mortality, notably from measles. Over the lifetime of birth cohorts born between 2000 and 2030, we predict that 122 (96-147) million deaths will be averted by vaccination, of which 58 (39-75) and 38 (26-52) million are due to measles and Hepatitis B vaccination, respectively. We estimate that recent increases in vaccine coverage and introductions of additional vaccines will result in a 72% (61-79%) reduction in lifetime mortality caused by these 10 pathogens in the 2018 birth cohort. Interpretation Increases in vaccine coverage and the introduction of new vaccines into LMICs over the last two decades have had a major impact in reducing mortality. These public health gains are predicted to increase in coming decades if progress in increasing coverage is sustained.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».