P-627. Modeling the Clinical and Economic Impact of Increasing Varicella Vaccination Coverage in Panama
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Panama implemented two-dose universal varicella vaccination (UVV) in 2018. First-dose vaccination coverage rates (VCRs) declined from 91% (2018) to 70% (2021) during the COVID-19 pandemic. We quantified the clinical and economic impact of increasing UVV VCRs over a 10-year time horizon. Methods A previously published age-structured dynamic transmission model was adapted to Panama using country-specific demographic, healthcare resource use, cost, and epidemiological data or comparable proxy. Four UVV strategies (1st dose: 15 months; 2nd dose: 4 years) were evaluated, with 1st dose VCR assumed to be (A) 70% (status quo), (B) 80%, (C) 90%, and (D) 95% for the strategies A-D (Table 1). Second dose VCR was assumed to be 50% of first dose VCR. Outcomes were evaluated over a 10-year time horizon (2022-2031) and included cumulative varicella cases, outpatient cases, hospitalizations, deaths, payer (direct) costs, and societal (direct and indirect) costs. Costs were reported in 2023 USD with 3% annual discounting. Results Under the status quo (strategy A), we estimated 232,381 cumulative varicella cases, 159,123 outpatient cases, and 7,320 hospitalizations over 10 years, resulting in total payer and societal costs of $29,335,329 and $36,893,235, respectively. Increasing 1st dose/2nd dose VCR from 70%/35% (Strategy A) to 80%/40% (Strategy B) will avert approximately 3.6% of varicella cases, 4% of hospitalizations, and 1.8% of deaths. Increasing VCR to 90%/45% (Strategy C) will avert 6.8% of all cases, 7.7% of hospitalizations, and 3.5% of deaths compared to reference Strategy A. The impact of increasing VCRs to 95%/47.5% (Strategy D) resulted in a further reduction in varicella cases by about 20% more than Strategy C. Strategies B-D increased payer costs by 2%-6% ($0.02-$0.04 per person per year [PPPY]) and societal costs by 1%-4% ($0.01-$0.03 PPPY) over the 10-year time horizon versus reference strategy A (Figure 1). Conclusion Increasing UVV VCRs compared to the status quo will result in improved clinical outcomes with marginal increases in payer and societal costs. Disclosures Colleen Burgess, MS, Merck & Co., Inc., Rahway, NJ, USA: Contractor Salome Samant, MBBS, MPH, Merck & Co., Inc., Rahway, NJ, USA: Employee- earned salary and own stock|Merck & Co., Inc., Rahway, NJ, USA: Stocks/Bonds (Public Company) Luciana Hirata, PhD, Merck & Co., Inc., Rahway, NJ, USA.: I am an employee of MSD subsidiary of Merck & Co., Inc., Rahway, NJ, USA. and may hold stock or stock options in Merck & Co., Inc. Cintia I. Parellada, MD, PhD, Merck & Co., Inc: Employee|Merck & Co., Inc: Stocks/Bonds (Private Company) Manjiri D. Pawaskar, PhD, merck: employee|merck: Stocks/Bonds (Public Company) John C. Lang, PhD, MSc, MSc, BSc, Merck & Co., Inc.: Stocks/Bonds (Private Company)|Merck Canada Inc.: Employee
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,013 | 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 ».