Estimating the Clinical and Economic Impact of Switching from the 13-Valent Pneumococcal Conjugate Vaccine (PCV13) to Higher-Valent Options in Greek Infants
Notice bibliographique
Résumé
In June 2010, Greece introduced the 13-valent pneumococcal conjugate vaccine (PCV13) for pediatric vaccination and has since observed a large decrease in pneumococcal disease caused by these vaccine serotypes, yet the disease prevalence of non-vaccine serotypes has increased. Two higher-valent conjugate vaccines, a 15-valent (PCV15) and a 20-valent (PCV20), were developed to improve serotype coverage and combat serotype replacement. A decision-analytic model was adapted to the Greek setting using historical pneumococcal disease trends from PCV13 to forecast future clinical and economic outcomes of higher-valent PCVs over a 10-year period (2023-2033). The model estimated outcomes related to invasive pneumococcal disease (IPD), hospitalized and non-hospitalized pneumonia, and otitis media (OM) resulting from a switch in vaccination programs to PCV15 in 2023 or switching to PCV20 in 2024. Cost-effectiveness was evaluated from the third-party payer's perspective in the Greek healthcare system. Compared to implementing PCV15 one year earlier, switching from PCV13 to PCV20 in 2024 was estimated to be a cost-saving strategy by saving the Greek health system over EUR 50 million in direct medical costs and averting over 250 IPD cases, 54,800 OM cases, 8450 pneumonia cases, and 255 deaths across all ages over a 10-year period.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».