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Enregistrement W6921268662 · doi:10.6084/m9.figshare.c.3772958

Economic evaluations of vaccines in Canada: a scoping review

2017· other· en· W6921268662 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2017
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedieval European History and Architecture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransparency (behavior)Economic evaluationConsistency (knowledge bases)StandardizationHerd immunityConflict of interestPandemic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background This study aims to summarise and describe the evolution of published economic evaluations of vaccines in Canada, thereby outlining the current state of this expanding and meaningful research. Methods Using Arksey and O’Malley’s scoping review framework we assembled relevant research from both academic and grey literature. Following abstract and full-text review we identified 60 articles to be included in the final analysis. Results We found that since 1988 there has been a steady increase in the number of economic evaluations on vaccines in Canada. Many of these studies focus on the more recently licensed vaccines, such as influenza (16.7%), human papillomavirus (15.0%) and pneumococcal disease (15.0%). Since 2010 economic evaluations of vaccines have shown increased adherence to economic evaluation guidelines (OR = 4.6, CI 1.33, 18.7), suggesting there has been improvement in the consistency and transparency of these studies. However, there remains room for improvement, for instance, we found evidence that studies who stated a conflict of interest are more likely to assert the vaccine of interest was cost-effective (OR = 7.4; CI 1.04, 17.8). Furthermore, most reports use static models that do not consider herd immunity, and only a few evaluate vaccines post-implementation (ex-post) and traveller’s vaccinations. Conclusion Researchers should examine identified research gaps and continue to improve standardization and transparency when reporting to ensure economic evaluations of vaccines best meet the needs of policy-makers, other researchers and the public.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8180,001

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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