The estimated impact of decreased childhood vaccination due to COVID-19 using a dynamic transmission model of mumps in Japan
Notice bibliographique
Résumé
The exact impact of the decline in childhood vaccination coverage during COVID-19 outbreak has not been estimated for any vaccine-preventable diseases. Our objective was to evaluate the impact of decreased mumps vaccination due to COVID-19 on the disease burden of mumps in Japan. Using a previously validated dynamic transmission model of mumps infection in Japan, the incidence rate of mumps over the next 30 y since July 2020 was estimated. The estimated average incidences were 269.1, 302.0, and 455.4/100,000 person-years in rapid recovery, slow recovery, and permanent decline scenarios. Compared with the rapid recovery scenario, the incremental number of mumps cases, total costs, and QALYs loss over the next 30 y were 6.53 million cases, 2.63 billion USD, and 49,246 for the permanent decline scenario, respectively. In conclusion, the persistent decline of mumps vaccination rate as an impact of COVID-19 causes a significant incremental disease burden of mumps, which is consistent irrespective of the possible decline of transmission rate of mumps infection, unless the rapid recovery of coverage rate is achieved. The immediate measures to advocate the vaccination program is essential to mitigate the incremental disease burden in the COVID-19 period.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».