Cost-effectiveness of measles treatment: a systematic review.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Measles is still common in many developing countries, and its outbreaks have been on the rise since 2009 even though the disease is almost entirely preventable through safe and effective vaccination. This paper aims to provide evidence about the systematic review of the cost-effectiveness of measles treatment in different regions worldwide. METHODS: The methodical search began on 10th January 2019 to look for all articles on the cost-effectiveness of measles treatment published from January 2019 to April 2019 in SCOPUS, Pubmed (www.ncbi.nlm.nih.gov) and Cochrane (www.cochrane.org).We summarised the articles by using a data table to extract all information using health economic evaluation methods. RESULTS: We identified 14 articles from the 69 total articles searched. These articles showed favourable costeffectiveness or cost-benefit ratios in high- and middle-income countries based on data organised by World Bank Income Level in 2018: the United States, Canada, Japan, India and Zambia. However, research is still limited in lowincome countries and thus the effectiveness of vaccination programmes cannot be conclusively identified. CONCLUSIONS: This review shows the overview of the research in health economic evaluations of measles in different places, years and using different methods of intervention. Overall, it evaluates the cost-effectiveness of measles treatment.
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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 | 0,008 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».