Economic Evaluation of Evusheld for Preexposure Prevention of COVID-19 in High-Risk Populations: Early Evidence from Thailand
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: The introduction of Coronavirus disease 2019 (COVID-19) vaccines urged all Thais to seek prevention of serious illness and death from COVID-19. However, immunocompromised individuals might not be able to achieve an efficient immune response from these vaccines. This study aimed to evaluate the cost-effectiveness and budget impact of introducing Evusheld (tixagevimab plus cilgavimab) for three patient groups-organ transplant, autoimmune disease, and dialysis patients, from the Thai government perspective. METHODS: A Markov decision model was developed to compare the use of Evusheld plus COVID-19 vaccines versus COVID-19 vaccines alone. The methodology followed the National HTA Guidelines of Thailand. Model input parameters were collected locally from retrospective data and from a literature review. RESULTS: Evusheld helped prevent COVID-19 infection, severe infection, and death in all three patient groups. Using the Thai threshold of 160,000 Thai Baht (THB) per quality-adjusted life year (QALY) gained, the only scenario found to be cost-effective was that of dialysis patients with inadequate immune response, with an incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of 54,700 THB per QALY gained. To make a policy of Evusheld provision cost-effective in other groups, the price of Evusheld had to be lower (a reduction of 44-88% of its current price). The results of one-way sensitivity analysis indicated that the cost-effectiveness of Evusheld was sensitive to changes in the rate of infection, cost and efficacy of Evusheld, proportion of inadequate immune responses, and the probability of moving from a 'recovered' to 'susceptible' status. CONCLUSION: Among three COVID-19-vaccinated immunocompromised patient populations, this study concluded that Evusheld was cost-effective for dialysis patients with inadequate immune response to the COVID-19 vaccine.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».