Impact of Differential Vaccine Effectiveness on COVID-19 Hospitalization Cases: Projections for 10 Developed Countries where Booster Vaccines were Recommended
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background & Objectives In a previous analysis, a decision-analytic model was used to analyze the clinical and economic impact of the differences in effectiveness between the two licensed mRNA COVID-19 booster vaccines, mRNA-1273 and BNT162b2, in 2022 for adults aged 18 years and older in the United States (US). In this analysis, the same model was used to estimate the impact that administering first booster doses with mRNA-1273 could have had on COVID-related hospitalizations and costs over a 6-month period in 10 developed countries (Australia, Canada, France, Germany, Italy, Japan, South Korea, Spain, United Kingdom [UK], and US), considering updated effectiveness data. Methods The model was used to estimate number of hospitalizations and related costs using the actual vaccine distribution for the first COVID-19 booster from each country. These estimates were compared to a scenario where 100% of doses for that 6-month period was assumed to be mRNA-1273. The effectiveness of mRNA-1273 compared to BNT162b2 was estimated from real world data from the UK. Results The total number of doses switched to the mRNA-1273 booster would range from 4.3 million in Spain to 39.4 million in Japan. The number of hospitalizations and associated hospitalization costs would be expected to fall in all countries, with the proportional decrease ranging from 1.1% (16,800 fewer) in Germany to 8.8% (25,100 fewer) in Australia. Conclusions Real-world effectiveness data suggest that a booster dose of the mRNA-1273 vaccine may be more effective compared to other vaccines used for booster doses. Given this difference in effectiveness, results of this analysis demonstrate that switching to 100% mRNA-1273 boosters would have reduced the number of hospitalizations and associated costs in each country during the first 6 months of the omicron period.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».