Cost–benefit analysis of the National Immunization Program in Spain
Notice bibliographique
Résumé
Broad benefits of vaccination programs are well acknowledged but difficult to measure, especially when considering all vaccines included in a National Immunization Program (NIP). The aim was to conduct a cost-benefit analysis of the entire NIP in Spain, and an expanded NIP including four potential additional programs. A cost-benefit analysis was performed in Excel to assess the economic and health benefits (€) of vaccinating a single cohort of newborns over a lifetime horizon compared to no vaccination, from a societal perspective: firstly, according to the 2020 NIP in Spain (including 2021 recommendation for herpes zoster in 65-year-olds); and secondly, with an expanded NIP (adding rotavirus and meningococcal B in infants, and pertussis booster in adults aged >65 years and herpes zoster in all adults >50 years). The main inputs were taken from published literature and Spanish databases. Results were presented as a benefit-cost ratio (economic benefit per €1 invested). A cohort of 343,126 newborns were included in the analysis. The total investment needed to vaccinate the cohort throughout their lifetime, according to the 2020 NIP and the expanded NIP, was estimated at €168.5 million and €275.5 million, respectively. Potential economic benefits were €772.2 million and €803.0 million, respectively. The societal benefit-cost ratio was €4.58 and €2.91 per €1 invested, respectively. Even with the addition of new vaccination programs, the Spanish NIP yielded positive benefit-cost ratios from the societal perspective, demonstrating that NIPs spanning the full life course are an efficient public health measure.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».