Evolución e impacto presupuestario de posibles mejoras en el Programa de Inmunizaciones: Chile 2007-2017
Notice bibliographique
Résumé
Introducción: los programas de vacunación intentan reducir o eliminar el impacto de enfermedades inmunoprevenibles.El objetivo del presente trabajo fue evaluar la evolución del calendario nacional de vacunación (CNV) en Chile, estimar la evolución del gasto y el impacto presupuestal de posibles innovaciones en comparación con el esquema actual.Material y métodos: se analizó la evolución del CNV.Se definió el esquema actual y se comparó con esquemas alternativos.Los resultados fueron expresados como el impacto presupuestal total relativo de cada escenario versus la situación del esquema vigente en 2017.Resultados: en el periodo 2007-2018 se estimó un crecimiento en el gasto en vacunas de 35.2 mills USD (198%).Ante nuevos biológicos, el cambio a vacuna cuadrivalente contra la influenza tendría un impacto de 7%, la vacuna hexavalente 32% y ambas 39% en comparación con la estimación del gasto 2017.Conclusiones: primera estimación de la evolución del gasto en vacunas para un periodo de 10 años con un análisis de impacto presupuestal de posibles cambios en el CNV.Los diferentes escenarios alternativos están dentro de los parámetros de cambios realizados precedentemente y podrían apoyar al proceso de toma de decisiones asociadas a la vacunación.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».