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Enregistrement W4385699997 · doi:10.51731/cjht.2023.711

Cost-Effectiveness of an RSVpreF Vaccine for Prevention of Respiratory Syncytial Virus Outcomes in Infants

2023· article· en· W4385699997 sur OpenAlexaboutno aff
Samantha Verbrugghe, Quenby Mahood, Sean Tiggelaar

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Health Technologies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunizationMedicinePregnancyCost effectivenessPediatricsImmunologyAntibodyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From CADTH’s search of the economic literature, 4 economic studies were identified that assessed the cost-effectiveness of respiratory syncytial virus (RSV) immunization during pregnancy in high-income countries, including 1 study set in Nunavik, Quebec. Only 1 of these studies specifically considered the product of interest (RSVpreF), and only in a scenario analysis. In the 4 identified studies that evaluated the cost-effectiveness of RSV immunization during pregnancy, the outcomes predicted by the models focused on those related to infants. There is a lack of evidence on outcomes — thus cost-effectiveness — for the persons who are pregnant. The results from the 4 studies varied considerably. RSV immunization during pregnancy ranged from being more effective and associated with lower total costs (dominant) to more than $200,000 per quality-adjusted life-year gained when compared with no intervention. The results depended on the modelled region, efficacy, pricing, and severity of the RSV season. In 2 studies, year-round RSV immunization during pregnancy was not considered cost-effective compared with seasonal RSV prophylaxis with long-acting monoclonal antibodies (mAbs), such as nirsevimab, when the price per dose was the same as that of the long-acting mAb. RSV immunization during pregnancy was estimated to become cost-effective when its acquisition cost per dose was 2 to 5 times lower than that of the long-acting mAb.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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