Evolución e impacto presupuestario de posibles mejoras en el Programa de Inmunizaciones: Chile 2007-2017
Bibliographic record
Abstract
Introducción: los programas de vacunación intentan reducir o eliminar el impacto de enfermedades inmunoprevenibles.El objetivo del presente trabajo fue evaluar la evolución del calendario nacional de vacunación (CNV) en Chile, estimar la evolución del gasto y el impacto presupuestal de posibles innovaciones en comparación con el esquema actual.Material y métodos: se analizó la evolución del CNV.Se definió el esquema actual y se comparó con esquemas alternativos.Los resultados fueron expresados como el impacto presupuestal total relativo de cada escenario versus la situación del esquema vigente en 2017.Resultados: en el periodo 2007-2018 se estimó un crecimiento en el gasto en vacunas de 35.2 mills USD (198%).Ante nuevos biológicos, el cambio a vacuna cuadrivalente contra la influenza tendría un impacto de 7%, la vacuna hexavalente 32% y ambas 39% en comparación con la estimación del gasto 2017.Conclusiones: primera estimación de la evolución del gasto en vacunas para un periodo de 10 años con un análisis de impacto presupuestal de posibles cambios en el CNV.Los diferentes escenarios alternativos están dentro de los parámetros de cambios realizados precedentemente y podrían apoyar al proceso de toma de decisiones asociadas a la vacunación.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".