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Enregistrement W4401154593 · doi:10.1016/j.vaccine.2024.126164

Cost-effectiveness of RSVpreF vaccine and nirsevimab for the prevention of respiratory syncytial virus disease in Canadian infants

2024· article· en· W4401154593 sur OpenAlexafffundabout
Gebremedhin Beedemariam Gebretekle, Man Wah Yeung, Raphael Ximenes, Alexandra Cernat, Alison E. Simmons, April Killikelly, Winnie Siu, Ellen Rafferty, Nicholas Brousseau, Matthew Tunis, Ashleigh R. Tuite

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité LavalUniversity of AlbertaInstitute of Health EconomicsUniversity of OttawaPublic Health OntarioUniversity of TorontoMcMaster UniversityPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVirusVirologyMedicineCost effectivenessMononegaviralesDiseaseDisease preventionParamyxoviridaeImmunologyIntensive care medicineViral diseaseInternal medicineRisk analysis (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health Canada recently authorized the RSVpreF pregnancy vaccine and nirsevimab to protect infants against respiratory syncytial virus (RSV) disease. OBJECTIVE: Assess the cost-effectiveness of RSVpreF and nirsevimab programs in preventing RSV disease in infants, compared to a palivizumab program. METHODS: We used a static cohort model of a Canadian birth cohort during their first RSV season to estimate sequential incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) in 2023 Canadian dollars per quality-adjusted life year (QALY) for nine strategies implemented over a one-year time period, from the health system and societal perspectives. Sensitivity and scenario analyses were conducted to explore the impact of uncertainties on the results. RESULTS: All-infants nirsevimab programs averted more RSV-related outcomes than year-round RSVpreF programs, with the most RSV cases averted in a seasonal nirsevimab program with catch-up. Assuming list prices for these immunizing agents, all-infants nirsevimab and year-round RSVpreF programs were never cost-effective, with ICERs far exceeding commonly used cost-effectiveness thresholds. Seasonal nirsevimab with catch-up for infants born outside the RSV season was a cost-effective program if prioritized for infants at moderate/high-risk (ICER <$28,000 per QALY) or those living in settings with higher RSV burden and healthcare costs, such as remote communities where transport would be complex (ICER of $5700 per QALY). Using a $50,000 per QALY threshold, an all-infants nirsevimab program could be optimal if nirsevimab is priced at <$110-190 per dose. A year-round RSVpreF for all pregnant women and pregnant people plus nirsevimab for infants at high-risk was optimal if nirsevimab is priced at >$110-190 per dose and RSVpreF priced at <$60-125 per dose. INTERPRETATION: Prophylactic interventions can substantially reduce RSV disease in infants, and more focused nirsevimab programs are the most cost-effective option at current product prices.

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)0,001
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 enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations34
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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