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Enregistrement W4400764489 · doi:10.7189/jogh.14.04126

Cost-effectiveness of seasonal influenza vaccination in WHO-defined high-risk populations in Bangladesh

2024· article· en· W4400764489 sur OpenAlexaff
Md Zakiul Hassan, Md Abdullah Al Jubayer Biswas, Tahmina Shirin, Mahmudur Rahman, Fahmida Chowdhury, Eduardo Azziz‐Baumgartner, William W. Davis, Mofakhar Hussain

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionInternational Centre for Diarrhoeal Disease Research, Bangladesh
Mots-clésVaccinationSeasonal influenzaEnvironmental healthMedicineVirologyDemographyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Bangladesh carries a substantial health and economic burden of seasonal influenza, particularly among the World Health Organization (WHO)-defined high-risk populations. We implemented a modelling study to determine the cost-effectiveness of influenza vaccination in each of five high-risk groups (pregnant women, children under five years of age, adults with underlying health conditions, older adults (≥60 years), and healthcare personnel) to inform policy decisions on risk group prioritisation for influenza vaccination in Bangladesh. Methods: We implemented a Markov decision-analytic model to estimate the impact of influenza vaccination for each target risk group. We obtained model inputs from hospital-based influenza surveillance data, unpublished surveys, and published literature (preferentially from studies in Bangladesh, followed by regional and global ones). We used quality-adjusted life years (QALY) as the health outcome of interest. We also estimated incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) for each risk group by comparing the costs and QALY of vaccinating compared to not vaccinating each group, where the ICER represents the additional cost needed to achieve one year of additional QALY from a given intervention. We considered a willingness-to-pay threshold (ICER) of less than one gross domestic product (GDP) per capita as highly cost-effective and of one to three times GDP per capita as cost-effective (per WHO standard). For Bangladesh, this threshold ranges between USD 2462 and USD 7386. Results: The estimated ICERs were USD -99, USD -87, USD -4, USD 792, and USD 229 per QALY gained for healthcare personnel, older adults (≥60), children aged less than five years, adults with comorbid conditions, and pregnant women, respectively. For all risk groups, ICERs were below the WHO willingness-to-pay threshold for Bangladesh. Vaccinating pregnant women and adults with comorbid conditions was highly cost-effective per additional life year gained, while vaccinating healthcare personnel, older adults (≥60), and children under five years were cost-saving per additional life year gained. Conclusions: Influenza vaccination to all target risk groups in Bangladesh would be either cost-saving or cost-effective, per WHO guidelines of GDP-based thresholds.

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)0,001
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,364 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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