Effectiveness and cost-effectiveness of RSV infant and maternal immunization programs: A case study of Nunavik, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite passive immunization with palivizumab to select high-risk children under two years of age, the health and economic burden of respiratory syncytial virus (RSV) remains substantial. We evaluated the effectiveness and cost-effectiveness of immunization programs with new generations of RSV prophylactics, including long-acting monoclonal antibodies (LAMA) and maternal vaccines, in terms of reducing hospitalizations in Nunavik, a Canadian Arctic region. METHODS: We developed an agent-based model of RSV transmission and parameterized it with the demographics and burden of RSV in Nunavik, Québec. We compared various immunization strategies, taking into account the costs associated with program delivery and calculating the incremental cost-effectiveness ratio (ICER) using quality-adjusted life-years (QALYs) gained as a measure of effectiveness. Scenario analyses included immunization with palivizumab and LAMA for infants under one year of age, and maternal vaccination in mild, moderate, and severe RSV seasons. Data were analysed from November 1, 2019 to May 1, 2021. FINDINGS: We found that a Nunavik pilot program with palivizumab which included healthy full-term infants aged 0-2 months in addition to those considered high-risk for complicated RSV disease is not cost-effective, compared to offering palivizumab only to preterm/chronically ill infants under 1 year of age. Using LAMA as prophylaxis produces ICER values of CAD $39,414/QALY (95% Credible Interval [CrI]: $39,314-$40,017) in a mild season (moderately cost-effective) and CAD $5,255/QALY (95% CrI: $5,222-$5,307) in a moderate season (highly cost-effective). LAMA was a dominant (cost-saving with negative incremental costs and positive incremental effects) strategy in a severe RSV season. Maternal vaccination combined with immunization of preterm/chronically ill infants 3-11 months was also a dominant (cost-saving) strategy in all seasons. INTERPRETATION: The switch from palivizumab in RSV immunization programs to new prophylactics would lead to significant savings, with LAMA being an effective strategy without compromising benefits in terms of reducing hospitalizations.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 ».