The potential impact of the next-generation COVID-19 mRNA-1283 vaccine in Canada
Notice bibliographique
Résumé
With continued high disease burden in vulnerable groups and fiscal responsibility shifting to Canada’s jurisdictions, assessing the economic value of COVID-19 vaccines is critical for optimizing COVID-19 prevention. This study estimated the public health impact and economically justifiable price (EJP) of Moderna’s next-generation COVID-19 vaccine (mRNA-1283) versus no vaccination in Canada, and relative to currently authorized vaccines (mRNA-1273; BNT-162b2). The target population included individuals aged ≥65 years and 12–64 years at high-risk of severe COVID-19 outcomes, consistent with 2025/2026 national guidelines. Analyses were conducted using a static decision-analytic model (1-year horizon) from a publicly-funded healthcare payer perspective. Vaccine efficacy against infection and hospitalization for mRNA-1283 versus no 2024/2025 vaccination was based on mRNA-1283’s pivotal trial and mRNA-1273 real-world data. Clinical outcomes included infections, hospitalizations, deaths, and number needed to vaccinate (NNV); economic outcomes included total costs, quality-adjusted life-years (QALY), and EJP at a $50,000/QALY willingness-to-pay threshold. Sensitivity analyses were performed. Compared to no vaccine, annual vaccination with mRNA-1283 prevented 288,912 symptomatic infections (NNV = 15), 11,710 hospitalizations (NNV = 364), and 2,194 deaths (NNV = 1,944). The EJP for mRNA-1283 was $325 ($230–$771 in sensitivity analyses). Semi-annual dosing (≥65 or ≥80 years) averted additional hospitalizations and deaths compared to annual vaccination. mRNA-1283 prevented an additional 2,873–3,689 hospitalizations and 537–690 deaths compared to currently authorized vaccines. EJPs for mRNA-1283 were $78 and $103 when compared to mRNA-1273 and BNT162b2, respectively. This study does not include indirect effects, and mRNA-1283 effectiveness has not yet been validated in real-world studies. VE waning and incidence estimates are highly uncertain. British and American estimates were used as Canadian data proxies. mRNA-1283 could reduce the COVID-19 clinical burden and provide economic value for the NACI-recommended population, exceeding current mRNA vaccines; COVID-19 program planners may consider supporting access to mRNA-1283 to optimize public health impact.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».