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Contribution méthodologique à l’évaluation médicoéconomique des programmes de vaccination

2015· dissertation· W7147093044 on OpenAlexaboutno aff
Samuel Aballéa

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldMedicine
TopicViral gastroenteritis research and epidemiology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsVaccinationHealth servicesDisease preventionPublic health

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'évaluation médico-économique (EME) joue un rôle de plus en plus important dans le développement des recommandations cliniques et les décisions de prix et remboursement des produits de santé, notamment des vaccins. L'EME des vaccins fait l'objet de procédures et de recommandations méthodologiques spécifiques, distinctes des médicaments, dans de nombreux pays. Cette thèse illustre et répertorie les différentes questions méthodologiques concernant l'EME des programmes de vaccination sur la base de six études : estimation de la morbidité, mortalité et coûts liés aux infections à cytomégalovirus chez les receveurs de greffe d'organe solide ; description de l'état de santé subjectif et qualité de vie liée à la santé chez les femmes atteintes de candidose vulvovaginale récurrente (CVVR) ; revue critique des EME de la vaccination de rappel contre la coqueluche ; revue critique des EME de la vaccination contre le rotavirus ; analyse coût-efficacité de la vaccination antigrippale chez les personnes de 50 à 64 ans ; analyse coût-efficacité d'un vaccin antigrippal quadrivalent en Ontario. L'EME des programmes de vaccination nécessite de prédire l'effet d'un vaccin dans la vie réelle à partir d'essais cliniques, ce qui est particulièrement difficile pour plusieurs raisons : l'épidémiologie d'une infection peut varier dans le temps et l'espace, la réduction du risque d'infection après vaccination est différente de celle du risque de maladie, et la vaccination peut conduire à une augmentation ou diminution du risque chez les personnes non-vaccinées. De plus, la mesure et la valorisation des effets sur la qualité de vie soulèvent des questions méthodologiques et requièrent des choix normatifs liés aux faits que de nombreux vaccins ciblent les enfants, et que la réduction du risque peut améliorer la qualité de vie en dehors des périodes de maladie. Nous établissons finalement des recommandations pour les futures EME de programmes de vaccination, concernant la définition des stratégies à comparer, le choix de structure de modèle, l'estimation des paramètres cliniques et épidémiologiques, et la mesure et la valorisation de la qualité de vie et des coûts

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.178
metaresearch head score (Gemma)0.349
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.178
Threshold uncertainty score0.941

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.1780.349
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.003
Bibliometrics0.0060.006
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0090.003
Open science0.0030.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.127
GPT teacher head0.433
Teacher spread0.306 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreMethods

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".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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