Health economic evaluation of implementing a universal immunization program with nirsevimab compared to standard of care for the prevention of respiratory syncytial virus disease in Canadian infants
Notice bibliographique
Résumé
Respiratory syncytial virus (RSV) is a highly contagious pathogen and a leading cause of severe lower respiratory tract illness (LRTI) in infants and young children, irrespective of risk factors. Nirsevimab, an extended half-life monoclonal antibody, was approved in Canada in 2023 as a passive immunizing agent for the prevention of RSV LRTI. This study evaluated the optimal price per dose (PPD) at commonly accepted willingness-to-pay (WTP) thresholds among Canadian infants compared to the current standard of care (i.e. palivizumab for preterm infants and those with specific medical conditions). A static decision tree model was developed to assess the impact of nirsevimab on RSV-related health and economic outcomes among Canadian infants - including outpatient physician and emergency department visits, inpatient hospitalizations including intensive care unit (ICU) admissions and mechanical ventilation, and the associated healthcare costs of these outcomes. The model utilized Canadian epidemiological and cost inputs where possible, adopting a societal perspective. Compared to the standard of care, nirsevimab was expected to prevent 47,609 RSV-related health events, including 2,296 hospitalizations and a reduction of approximately $45 million in direct healthcare costs. At a WTP threshold of $50,000 per quality-adjusted life-year (QALY), the estimated base case PPD was $536, based on average cost assumptions across several costing scenarios. These findings suggest that universal immunization with nirsevimab could significantly reduce the health and economic burden of RSV among Canadian Infants.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».