Cost-effectiveness of RSVpreF vaccine and nirsevimab for the prevention of respiratory syncytial virus disease in Canadian infants
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».