Real-World Evidence in Cost-Effectiveness Analysis of Enhanced Influenza Vaccines in Adults ≥ 65 Years of Age: Literature Review and Expert Opinion
Notice bibliographique
Résumé
Influenza vaccination can benefit most populations, including adults ≥ 65 years of age, who are at greater risk of influenza-related complications. In many countries, enhanced vaccines, such as adjuvanted, high-dose, and recombinant trivalent/quadrivalent influenza vaccines (aTIV/aQIV, HD-TIV/HD-QIV, and QIVr, respectively), are recommended in older populations to provide higher immunogenicity and increased relative vaccine efficacy/effectiveness (rVE) than standard-dose vaccines. This review explores how efficacy and effectiveness data from randomized controlled trials and real-world evidence (RWE) are used in economic evaluations. Findings from published cost-effectiveness analyses (CEA) on enhanced influenza vaccines for older adults are summarized, and the assumptions and approaches used in these CEA are assessed alongside discussion of the importance of RWE in CEA. Results from many CEA showed that adjuvanted and high-dose enhanced vaccines were cost-effective compared with standard vaccines, and that differences in rVE estimates and acquisition price may drive differences in cost-effectiveness estimates between enhanced vaccines. Overall, RWE and CEA provide clinical and economic rationale for enhanced vaccine use in people ≥ 65 years of age, an at-risk population with substantial burden of disease. Countries that consider RWE when making vaccine recommendations have preferentially recommended aTIV/aQIV, as well as HD-TIV/HD-QIV and QIVr, to protect older individuals.
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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 | 0,020 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».