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Enregistrement W4388549569 · doi:10.1016/j.lana.2023.100629

Cost-effectiveness analysis of nirsevimab and maternal RSVpreF vaccine strategies for prevention of Respiratory Syncytial Virus disease among infants in Canada: a simulation study

2023· article· en· W4388549569 sur OpenAlexafffundabout
Affan Shoukat, Elaheh Abdollahi, Alison P. Galvani, Scott A. Halperin, Joanne M. Langley, Seyed M. Moghadas

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Americas · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie UniversityYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Immunization Research NetworkCanada Foundation for InnovationCanadian Institutes of Health ResearchNotsew Orm Sands Foundation
Mots-clésMedicineCohortVaccinationCost effectivenessPediatricsHealth careCohort studyEnvironmental healthDemographyImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The cost-effectiveness of immunisation strategies with a long-acting monoclonal antibody (nirsevimab) and/or a protein-based maternal vaccine (RSVpreF) for protecting infants from Respiratory Syncytial Virus (RSV)-associated illness has not been previously determined for Canada. We estimated the health benefits and cost-effectiveness of nirsevimab for immunising the entire birth cohort, regardless of gestational age or other risk factors. Additionally, we evaluated the health benefits and cost-effectiveness of a combined strategy of year-round vaccination of pregnant women with RSVpreF and immunisation of infants at high risk, including those born preterm or with chronic conditions, with nirsevimab during the RSV season. Methods: We developed a discrete-event simulation model, parameterized with the data on medically-attended RSV infections among infants under one year of age from 2010 to 2019, including outpatient care, hospitalisations, and deaths. Intervention scenarios targeting twelve monthly birth cohorts and pregnant women, reflecting the 2021 census data for Ontario, Canada were evaluated over a follow-up time horizon of one year from birth. Taking into account the costs (in 2023 Canadian dollars) associated with RSV-related outcomes, we calculated the net monetary benefit using the quality-adjusted life-year (QALY) gained. Further, we determined the range of price-per-dose (PPD) for nirsevimab and RSVpreF within which the program was cost-effective. Cost-effectiveness analyses were conducted from both healthcare and societal perspectives. Findings: Using a willingness-to-pay of CAD$50,000 per QALY gained, we found that immunising the entire birth cohort with nirsevimab would be cost-effective from a societal perspective for a PPD of up to $290, with an annual budget impact of $83,978 for 1113 infants per 100,000 population. An alternative, combined strategy of vaccinating pregnant women and immunising only infants at high risk of severe disease would lead to a lower budget impact of $49,473 per 100,000 population with a PPD of $290 and $195 for nirsevimab and RSVpreF vaccine, respectively. This combined strategy would reduce infant mortality by 76%-85%, comparable to a 78% reduction achieved through a nirsevimab-only program of the entire birth cohort. The PPD for cost-effective programs with nirsevimab was sensitive to the target population among infants. Interpretation: Passive immunisation of infants under 6 months of age with nirsevimab and vaccination of pregnant women with RSVpreF could be a cost-effective strategy for protecting infants during their first RSV season. Funding: This study was supported by the Canadian Immunisation Research Network (CIRN) and the Canadian Institutes of Health Research (CIHR). Seyed M. Moghadas acknowledges support from the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (MfPH and Discovery grants). Alison P. Galvani acknowledges support from the The Notsew Orm Sands Foundation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations70
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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