Cost-effectiveness of wastewater and environmental monitoring of respiratory syncytial virus to guide universal infant immunoprophylaxis in Canada
Notice bibliographique
Résumé
AimsTo compare the cost-effectiveness of wastewater and environmental monitoring (WEM) versus clinical surveillance (CS)-guided respiratory syncytial virus (RSV) prophylaxis programs in Canada.Materials and MethodsA cost-utility model was developed comprising two identical decision trees for RSV-WEM and RSV-CS. Within each tree, children could conservatively receive nirsevimab prophylaxis (71% coverage) or not at the start of the RSV season and subsequently experience an RSV-related hospitalization, medically-attended, non-hospitalized RSV-infection, or be uninfected/non-medically attended. All children could experience respiratory morbidity up to age 18 years, with higher rates following RSV-related hospitalization. All prophylaxis and RSV-related costs were identical for RSV-WEM and RSV-CS. No costs were assumed for RSV-CS; whereas a cost of CAD$12.31 per infant (infrastructure: CAD$4.07 plus sampling: CAD$8.24) was assumed if a new RSV-WEM system was initiated, with all infrastructure costs included in year 1. Predicated on data from the 2022-23 Ontario RSV season, RSV-WEM was assumed to provide a 15.1% benefit for earlier initiation of the prophylaxis program versus RSV-CS. Outcomes were modelled over a 18-year time horizon (1.5% discounting).ResultsRSV-WEM dominated (lower costs and higher utilities) RSV-CS and remained unaltered in all scenario analyses. Scenarios included: amortization of RSV-WEM infrastructure costs over 5 years; using existing WEM infrastructure for RSV detection; 25% reduction in extra cases identified by RSV-WEM; 50–90% prophylaxis coverage based on real-world data; and 25% increase in the cost of RSV-WEM.ConclusionsThe integration of RSV-WEM appears a highly cost-effective strategy (vs RSV-CS exclusively) to guide earlier launch of RSV seasonal prophylaxis in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».