Using Health Economics to Inform Immunization Policy Across All Levels of Government
Notice bibliographique
Résumé
Publicly funded immunization programs have grown in both complexity and scope, resulting in increased costs and more complex programmatic decision making. Economic evaluations can provide crucial information to support informed decision making. While very few countries have National Immunization Technical Advisory Groups that analyze economic information, many have started to develop processes for this purpose. Since these guidelines are being developed at the national level, we propose that regional jurisdictions, especially those responsible for healthcare (e.g., provinces, territories, states), need clear processes for incorporating this information into their immunization decision making and program implementation. We interviewed Canadian vaccine experts involved in provincial vaccine policy decision making to identify current practices, perceptions, and recommendations around incorporating economic analysis into that process. Based on these interviews, we make five recommendations: (1) economic evidence should be routinely incorporated into the decision making process; (2) economic experts should sit on, or be available to, regional advisory committees; (3) efforts should be made to build on regional expertise by increasing educational opportunities on economic evaluation; (4) processes should include guidelines for when economic analysis is not required; and (5) clarification on the role of regional advisory groups in economic analysis is needed in relation to national expertise. The information presented here provides a starting point for regional health policy experts and decision makers to work collaboratively with national partners to create transparent and effective approaches to incorporating economic analysis into vaccine decision making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».