Cost-Effectiveness Analysis of Integrated Bite Case Management and Sustained Dog Vaccination for Rabies Control
Notice bibliographique
Résumé
The successful prevention, control, and elimination of dog-mediated rabies is challenging due to insufficient resource availability and inadequate placement. An integrated dog bite case management (IBCM) system plus dog vaccination can help address these challenges. Based on data from the IBCM system in Haiti, we conducted a cost-effectiveness evaluation of a newly established IBCM system plus sustained vaccination and compared it with 1) a no bite-case management (NBCM) and 2) a non-risk-based (NRB) program, where bite victims presenting at a health clinic would receive post-exposure prophylaxis regardless of risk assessment. We also provide cost-effectiveness guidance for an ongoing IBCM system and for sub-optimal dog vaccination coverages, considering that not all cost-effective interventions are affordable. Cost-effectiveness outcomes included average cost per human death averted (USD/death averted) and per life-year gained (LYG). The analysis used a governmental perspective. Considering a sustained 5-year implementation with 70% dog vaccination coverage, IBCM had a lower average cost per death averted (IBCM: $7,528, NBCM: $7,797, NRB: $15,244) and cost per LYG (IBCM: $152, NBCM: $158, NRB: $308) than NBCM and NRB programs. As sensitivity analysis, we estimated cost-effectiveness for alternative scenarios with lower dog-vaccination coverages (30%, 55%) and lower implementation costs. Our results suggest that better health and cost-effectiveness outcomes are achieved with the continued implementation of an IBCM program ($118 per life-year saved) compared with a newly established IBCM program ($152 per life-year saved). Our results suggest that IBCM is more cost-effective than non-integrated programs to eliminate dog-mediated human rabies.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».