Evaluating the impact of population-based and cohort-based models in cost-effectiveness analysis: a case study of pneumococcal conjugate vaccines in infants in Germany
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this analysis is to evaluate the impact of model choice (closed single-cohort versus population-based) in cost-effectiveness analysis (CEA) using pneumococcal conjugate vaccines (PCVs) in infants in Germany as a case study. METHODS: Two Markov models were developed: one with a closed single-cohort model and one with a population-based model. Except for the design of the modelled population/cohort, all other inputs and characteristics were kept identical between the models. Comparators included PCV20 under a 3 + 1 vaccination schedule versus PCV13 and PCV15 under a 2 + 1 vaccination schedule. Health and economic outcomes were compared between the two models. RESULTS: The population-based model demonstrated that PCV20 was cost-saving and provided better health outcomes compared to both PCV13 and PCV15, indicating PCV20 as the dominant strategy with negative ICERs per QALY. In contrast, the closed single-cohort model showed PCV20 was associated with higher total costs compared to PCV13 and PCV15. CONCLUSION: This analysis highlights the importance of accurately identifying the relevant population when conducting CEAs of vaccines. This is particularly crucial when a vaccine produces indirect effects in individuals who are not directly vaccinated, as this otherwise leads to an underestimation of cost-effectiveness.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».