Estimating the value of combination vaccines: a methodological framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Combination vaccines combine several components in a single dose administration. They offer programmatic and public health advantages, particularly as vaccine schedules become increasingly crowded. They are often more expensive to develop and produce, which discourages manufacturer investment without clear market signals. Hence their benefits need to be captured with existing health economic evaluation reference cases used by decision-makers to guide vaccine investments. We propose that the value of combination vaccines can be captured through at least four domains: (i) reductions in tangible and intangible costs to caregivers; (ii) operational efficiencies to the health system; (iii) opportunity costs of vaccine schedule slots; and (iv) more streamlined vaccine schedules. We demonstrate the practicality of our framework by comparing the value of introducing a hypothetical vaccine to a crowded schedule as a standalone formulation, a replacement for a vaccine already in the schedule, or a combination product. The framework could also be applied to estimate the value of reducing the number of separate administrations needed for a standalone vaccine. Applying it in real-world situations could be facilitated by further data collection, particularly on collating results on the value of existing vaccines in the schedule, and estimating willingness-to-pay for fewer vaccine administrations. Key points for decision-makers Combination vaccines often have higher prices than stand-alone vaccines, so their value needs to be clearly established. Their value can be quantified in at least four domains (caregiver cost reductions, operational efficiencies, opportunity cost savings and streamlined schedules). The framework and hypothetical example presented here can be used to support appropriately valuing a combination vaccine.
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 | 0,065 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».