Modeling the Cost-Effectiveness of the Next-Generation COVID-19 mRNA-1283 vaccine in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims COVID-19 disease burden in United States (US) adults ≥65 years and persons with underlying medical conditions remains high. This modeling study estimates the cost-effectiveness of the next-generation COVID-19 mRNA-1283 vaccine in those ages 12-64 at high-risk of severe COVID-19 outcomes and all adults ≥65 years. Methods mRNA-1283 was compared to no annual vaccination and originally licensed mRNA vaccines mRNA-1273 and BNT162b2. Analyses were conducted using a static decision-analytic model (1-year horizon). Vaccine effectiveness (VE) against infection and hospitalization for mRNA-1283 versus no vaccination was based on relative VE (rVE) from the Phase 3 pivotal randomized controlled trial comparing mRNA-1283 against mRNA-1273 and mRNA-1273 real-world data. rVE estimates for mRNA-1283 versus BNT162b2 were based on an indirect treatment comparison. The societal incremental cost per quality-adjusted life-year (QALY) gained and the benefit cost ratio (BCR) were calculated. Results During the 2025/2026 season, a single dose of mRNA-1283 was estimated to yield an incremental cost per QALY gained of $16,241 compared to no vaccine. The BCR for the base case strategy ranged from 2.16-9.74 USD returned for one dollar spent for mRNA-1283. mRNA-1283 was shown to dominate originally licensed COVID-19 vaccines in analyses of the target population. Results are sensitive to COVID-19 incidence, hospitalization rates, post-discharge mortality rates, and VE. Limitations The real-world effectiveness and safety of mRNA-1283 have not yet been established and relative VE estimates should be validated with real-world data. 2025/2026 COVID-19 incidence and vaccine uptake in the US is uncertain. Conclusions Study results suggest mRNA-1283 represents a highly cost-effective strategy (considering a $100,000-150,000 per QALY willingness-to-pay threshold) to reduce burden of COVID-19 among the target population. Given the finding of mRNA-1283 dominance in this population compared to originally approved mRNA vaccines, mRNA-1283 provides a valuable option to optimize US COVID-19 immunization programs and protect those most vulnerable.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,006 | 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 ».