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Enregistrement W4307054688 · doi:10.1093/pch/pxac100.050

51 Influenza Vaccine Programs with the Cell-Based Quadrivalent Influenza Vaccine and Adjuvanted Trivalent Influenza Vaccine are Highly Cost Effective in Canada

2022· article· en· W4307054688 sur OpenAlexaboutno aff
Van Hung Nguyen, Bertrand Le Roy

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationInfluenza vaccineMedicineLive attenuated influenza vaccineIncidence (geometry)Transmission (telecommunications)Trivalent influenza vaccineVaccine efficacySeasonal influenzaEnvironmental healthImmunizationImmunologyVirologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineImmune systemDiseaseComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Influenza vaccination with quadrivalent egg-based vaccines (QIVe) in adults ≥ 65 years may be less effective due to immunosenescence. An MF59®-adjuvanted trivalent influenza vaccine (aTIV) has been developed to provide stronger, broader and longer protection in older adults. For the younger age groups, lower effectiveness may be associated to the mutagenesis of influenza viruses that are propagated in eggs. A cell- based quadrivalent influenza vaccine (QIVc) was developed to improve the vaccine effectiveness by eliminating egg-adaptation. Objectives The objective of this analysis was to evaluate the potential public health impact on the utilization of both vaccines in Canada. Design/Methods An SEIR dynamic-transmission model was created and adapted to four influenza strains for the 2013-2019 seasons. Strain-specific circulation was obtained from Canada’s national surveillance system. Influenza incidence estimates were calibrated using CDC published data. The model used rVE from peer reviewed publications for QIVc and aTIV showing superiority to QIVe vaccines. Frequency of egg-based genetic changes were estimated from a published review of Crick Institute reports. Estimates of specific vaccines efficacy and economic assumptions were derived from the published literature. Different vaccination scenarios, based on the provincial vaccination programs, were modelled. Results Replacing QIVe with QIVc in subjects 6 months-64 years led to an annual reduction of 462 156 symptomatic cases; 58 122 GP visits; 40,871 emerging consultations; 3 788 hospitalizations and 662 deaths versus a QIVe-for-all scenario. The adoption of QIVc and aTIV will be highly cost effective over the use of QIVe. aTIV would also be more cost effective than QIVHD. Table 1 provides the detailed results for the others scenario. Sensitivity analyses confirmed the robustness of the assumptions used in the analysis. Conclusion The greatest public health impact is obtained by using QIVc and aTIV in influenza vaccine programs in Canada versus other combinations of available vaccine.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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