Evaluating the cost-effectiveness of COVID-19 mRNA primary-series vaccination in Qatar: An integrated epidemiological and economic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Qatar implemented a mass primary-series vaccination campaign to mitigate the impact of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. This study aimed to retrospectively evaluate the cost-effectiveness of this program both before and after onset of the omicron wave. An economic evaluation was conducted from the public healthcare system perspective between January 5, 2021, and September 18, 2023. Cost-effectiveness was determined using an epidemiological retrospective cohort study and health economic modeling that compared the cohort of individuals who received two vaccine doses with the unvaccinated cohort with respect to incidence of infection, incidence of severe COVID-19 forms, quality-adjusted life years (QALYs), and medical costs. During the pre-omicron phase, primary-series vaccination incurred an additional cost of $104,422,358, led to a gain of 724.7 QALYs, and savings of $54,790,858 in direct medical costs. The incremental cost-effectiveness ratio (ICER) was $68,485 per QALY gained. The number needed to vaccinate was 35.4 individuals (95% CI: 24.4-49.9) to prevent one infection and 718.0 individuals (95% CI: 469.4-984.0) to prevent one severe COVID-19 outcome. The cost per infection averted was $3,180 (95% CI: $2,189-$4,484) and per severe COVID-19 outcome averted was $64,468 (95% CI: $42,146-$88,354). Vaccination of individuals ≥50 years of age, those more clinically vulnerable to severe COVID-19, and those with multiple coexisting conditions was substantially more cost-effective. Cost-effectiveness of primary-series vaccination was substantially reduced during the omicron phase, but vaccination remained cost-effective. Sensitivity analyses confirmed the findings. Primary-series vaccination was cost-effective with an ICER below the 1 GDP per capita threshold during the pre-omicron phase and within the 1-3 GDP per capita thresholds during the omicron phase. Targeted vaccination strategies for those most vulnerable to COVID-19 were the most cost-effective and remained essential, even in situations of moderate vaccine effectiveness or reduced infection severity.
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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 | 0,012 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».