Cost-effectiveness analysis of 20-valent anti-pneumococcal vaccination in the Spanish pediatric population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We evaluated the cost-effectiveness of implementing different pneumococcal conjugate vaccines (PCV) - 20-valent (PCV20; 3 + 1), 13-valent (PCV13; 2 + 1), and 15-valent (PCV15; 2 + 1) - into the Spanish pediatric national immunization program (NIP) for pneumococcal disease prevention. METHODS: A Markov model adopting a Spanish National Healthcare System perspective and annual cycles estimated the health and cost impact of PCV20, PCV13, and PCV15 over 10 years among children. Epidemiological, cost, and utility inputs were derived from published literature and official databases; vaccine efficacy inputs were based on PCV13 clinical effectiveness and 7-valent PCV efficacy and impact studies. Sensitivity analyses evaluated model robustness. RESULTS: PCV20 implementation was predicted to reduce the pneumococcal disease burden, preventing > 1,000,000 pneumococcal disease cases and > 150 deaths, versus both comparators. The adoption of PCV20 was estimated to result in cost-savings of approximately €1 billion versus PCV13 and PCV15. PCV20 demonstrated dominance over both alternatives, with 100% of 1,000 probabilistic sensitivity analysis iterations indicating PCV20 dominance. CONCLUSION: Incorporating PCV20 3 + 1 into the Spanish pediatric NIP was predicted to be more effective at a lower cost than PCV13 2 + 1 and PCV15 2 + 1 due to its broader serotype coverage and enhanced protection against pneumococcal disease.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».