基于主体的水痘疫苗接种策略成本效益模型：澳大利亚的开发与验证

《Journal of Medical Economics》：Development and validation of an agent-based cost-effectiveness model of varicella vaccination strategies in Australia.

本研究开发并验证了一种基于主体（Agent-Based Model, ABM）的成本效益模型，用于评估澳大利亚水痘（Varicella）和带状疱疹（Herpes Zoster, HZ）疫苗接种策略。模型通过校准显示，其预测的水痘血清阳性率和带状疱疹发病率与观察数据高度一致。研究证实，该ABM能够准确模拟不同疫苗接种情景下的健康结局与经济负担，为澳大利亚公共卫生决策提供了可靠的成本效益分析工具。

　　

摘要

水痘-带状疱疹病毒（Varicella Zoster Virus, VZV）具有高度传染性，初次感染表现为水痘（Chickenpox, CP），康复后病毒潜伏于体内，终身有再次激活引发带状疱疹（Herpes Zoster, HZ，俗称生蛇）的风险。本研究开展时，澳大利亚国家免疫规划为18月龄儿童提供一剂麻疹、腮腺炎、风疹和水痘（MMRV）联合疫苗，并为70至79岁人群提供一剂带状疱疹疫苗。然而，大量研究表明，儿童时期接种两剂VZV疫苗可能效果更佳，且接种带状疱疹疫苗的最佳时机尚不确定。本文旨在描述一种基于主体模型的开发与验证过程，该模型用于评估澳大利亚各种水痘疫苗接种策略的成本效益。

在校准过程中，模型参数值与早期已发表模型相似，模型预测的CP血清阳性率和HZ发病率与已发表数据高度一致。在模拟未接种疫苗的人群时，模型显示出CP和HZ发病率的稳定状态，相关的住院、死亡和成本与公布数值相符。在疫苗接种情景下，模型预测到CP发病率显著下降，以及已发表研究中报告的HZ发病率特征性初始上升。

结论认为，该基于主体模型可用于在澳大利亚背景下提供各种VZV疫苗接种策略的成本效益估计。

引言

VZV是一种人类特异性的α疱疹病毒，最初表现为水痘，但在宿主康复后，可在任何年龄（可能不止一次）再次激活为带状疱疹。VZV传染性极强，在社交群体中感染率介于61%至100%之间。在未接种疫苗的人群中，超过90%的人在青春期前感染水痘，相当于澳大利亚每年发病数约超过30万例。虽然水痘在儿童中通常表现为轻微疾病，但在成人中可能更严重，甚至在免疫抑制个体中可能致命。在疫苗接种之前，澳大利亚每年因水痘住院的人数约为1500人，死亡人数最多达10人；每年因带状疱疹住院的人数约为2500人，死亡人数超过250人。据估计，水痘和带状疱疹每年对澳大利亚医疗系统的成本分别约为550万澳元和超过4000万澳元（按2025年澳元计算），而水痘每年的社会成本更高，达2.9亿澳元（主要因照顾生病儿童的工作日损失），带状疱疹每年为2.4亿澳元。

作为应对，澳大利亚国家免疫规划自2005年起资助在18月龄时接种一剂VZV疫苗（作为MMRV疫苗的一部分）。自2016年起，澳大利亚国家带状疱疹免疫规划为70至79岁人群资助一剂减毒活HZ疫苗。虽然一剂VZV疫苗接种计划确实能显著减少水痘病例（第一年减少超过80%）和住院（减少65%），但疫苗有效性随时间减弱的突破性感染风险令人担忧，接种后第三年有效性下降高达20%。

有明确证据表明，儿童时期接种第二剂VZV疫苗可提高疫苗有效性（超过95%）并减缓有效性减弱的速度，因此，美国、加拿大、西班牙和意大利已转向两剂VZV疫苗接种策略。然而，澳大利亚当前的决策者尚未确信两剂VZV疫苗接种策略比当前的一剂VZV疫苗结合一剂HZ疫苗策略更具成本效益。

本文描述了开发一种基于主体模型的过程，该模型旨在从澳大利亚医疗和社会角度评估现有和潜在水痘疫苗接种策略的成本效益。模型的验证是通过将模型的健康结局与澳大利亚现有数据进行比较来进行的。

方法

模拟的经济评估

虽然经济评估可以使用实验试验数据进行，但这种方法存在一些缺点，例如确保在同一个试验中评估适当的比较物、试验持续时间不足以捕捉归因于目标疾病的所有成本和后果，或参与者数量少。虽然可以进行荟萃分析，但所确定研究的显著异质性可能使总体结论难以得出。

决策分析模型可以通过综合所有可用的证据，运用数学技术来比较干预方案的成本和后果，从而克服这些问题。经济建模的一个强大优势是能够重复试验大量参与者（例如50万人）在某种干预策略下的情况，并长期随访（例如100年）。这可以确保模型反映所需规模的参与者群体，并跟踪与目标疾病相关的长期结局。

选择基于主体模型模拟水痘感染

除一项研究外，水痘疫苗接种成本效益研究均使用动态传播模型（Dynamic Transmission Models, DTM）进行。动态传播模型允许感染风险随着传染池（感染者和易感者数量）的变化而动态变化。然而，DTM的一个主要局限性是假设在特定年龄组内感染率是同质的，并且模型中任何个体与其他个体接触的可能性均等。但实际上，个体的传染性高度依赖于个体宿主因素、宿主环境和病原体特征的复杂混合。

基于主体模型（Agent-Based Models, ABMs）相对于其他类型经济建模的一个主要优势是能够利用主体不断变化的个体特征（例如年龄、疫苗接种状态、疫苗有效性减弱、疾病状态）以及他们的空间位置和接触网络来确定他们在任何时间点的感染风险、医疗资源使用、对他人的传染性或其获得免疫加强的机会。这使得能够持续监测主体状态及其与其他主体的互动，同时捕捉发生的意外/涌现事件（例如每年发生一次）。最后，ABMs还允许包含任意数量的参数来描述主体（例如性别、疫苗态度）或环境（例如人口密度、主体空间位置），并能适应由此产生的高度随机性和异质性。

模型设计与应用

本研究中使用的基于主体模型基于Rafferty等人（2018年）最初开发的模型。该模型旨在模拟疫苗接种对加拿大人群中VZV最初作为水痘或其再次激活为带状疱疹所引起的疾病负担的影响。

该模型的测试版由本文作者使用AnyLogic? University软件（V 8.6.0）进行了修改，以代表澳大利亚背景。具体来说，模型更新以反映澳大利亚的人口统计学特征（例如年龄分布、出生率和死亡率）、人口密度、医疗成本、间接成本、疫苗接种计划和疫苗覆盖率。

模型结构

此模型界面（在AnyLogic?中）有两个组成部分：1）一个“主”界面，包含适用于所有主体的项目（例如参数），如疫苗参数、成本和在健康状态之间转换的概率；2）一个“人员”界面，描述每个主体在其一生中可能经历的所有状态图（与CP和HZ相关的），例如在所有可能健康状态之间的转换（例如感染CP、HZ复发）、疫苗接种资格和状态、老化过程（例如出生、死亡）和住院（由于感染）。

初始输入/模型的更改

为了设计一个最能代表澳大利亚视角的模型，对加拿大人口描述的一些参数和概率分布进行了修订。

首先，选择2019年澳大利亚人口统计数据作为最合适的数据，因为它们是新冠疫情前的最新数据。具体包括人口年龄分布、年龄别出生率、死亡率、澳大利亚人口中女性比例、城乡人口密度和疫苗态度率（例如接受者或拒绝者）。

与加拿大数据相比，20至55岁年龄段的澳大利亚人比例较低，但65岁及以上老年人口比例较高。25岁后生育的概率也 consistently 低于加拿大人口报告的数据。最后，澳大利亚人口各年龄段的死亡概率 consistently 低于加拿大人口。

鉴于澳大利亚首剂水痘疫苗的覆盖率据报道为94.32%，本模型假设疫苗接受者占符合条件人口的这一百分比，拒绝者占其余人口的5.68%。

作为一个考虑个体主体之间相互作用的基于主体模型，不同环境（例如城市和农村）的人口密度是一个重要因素。加拿大模型中使用的城乡空间人口密度产生了1.5的比率（分别为0.3/0.2），这是基于对特定地理区域城市环境人口密度/农村环境人口密度的估计。虽然模型或出版物中未提供这些估计的来源，但鉴于密度相似（0.3 vs 0.2），假设模型比较了一个主要加拿大城市的内城区和郊区。因此，这个澳大利亚模型也假设了一个大型澳大利亚城市（昆士兰州布里斯班）内城和郊区类似的人口密度比率为1.5，但由于澳大利亚模型中的这两个区域地理面积大得多，因此假设每个区域的估计人口密度小10倍（即比率为0.03/0.02）。

外源性加强（Exogenous Boosting, EB）被认为对HZ发病率有显著影响。在所有先前报告的模型中，假设EB以100%的概率发生。也就是说，当一个已从VZV感染中恢复的主体（现在处于“从VZV恢复”健康状态）暴露于另一个患有VZV或HZ的主体时，他们以100%的概率获得针对潜在HZ复发的免疫力提升。然而，这一假设仍存在争议，最近一项研究观察到暴露后产生加强效应的概率约为33%。因此，本模型仅允许一部分已从VZV恢复的主体在暴露后获得加强。

模型初始化

在初始化（建立一组模型运行的初始值）期间，以及在随后的校准和验证步骤中，模型根据上述人口统计学数据为人口中的每个主体提供空间矩阵中的位置、年龄、初始健康状态、疫苗接种状态和疫苗态度。

在分配每个主体的空间位置时，模型创建一个正方形空间网格，代表存在于城市环境或周围农村环境中的主体集合。在指定模型人口规模后，模型初始化确定城乡空间的“单位”大小。然后为每个主体在生成的网格中分配一个位置（分配X和Y坐标）和一个连接范围以确定潜在接触者的数量。

在此初始化阶段，模型使用年龄的概率分布为每个主体分配进入模型时的年龄。每个主体还被分配到从一组年龄别概率分布中抽取的五个健康状态之一。例如，一个6岁的主体可以被分配到“从CP恢复”状态的概率为84%，或仍处于“对CP易感”状态的概率为15%。

最后，为每个主体分配特定的疫苗态度。我们的模型基于VZV疫苗的单剂覆盖率，假设94%的符合条件人口为疫苗接受者。

校准（无疫苗接种模型）

接下来，对模型进行校准，以确定一些文献中没有已知值、无法提供未接种人群中已发表CP和HZ发病率准确估计的参数值。

从初始化阶段定义的初始主体参数和每个健康状态的初始比例开始，模型运行人口规模为50万，时间跨度为100年，以达到稳定状态，即在未接种疫苗的人群中，每个健康状态和每个年龄组的人口比例在任何进一步时间点保持不变。

校准过程使用AnyLogic?的“差异”函数进行，寻找模型得出的值与观察到的CP和HZ值之间的最小差异。模型被指示在假定范围内测试特定参数的值，以获得模型CP和HZ曲线（同时）与观察到的CP血清阳性率和HZ发病率数据的最佳拟合。所选参数来自Rafferty等人的原始加拿大模型。

在澳大利亚未接种人群中生成基线

为了生成一个按年龄组划分、跨越所有十四个可能健康状态的基线人口，用于对未来疫苗接种策略进行建模，模型运行了100年，使用初始健康状态、澳大利亚人口参数和通过校准得出的参数，模型人口规模为50万，直到人口达到未接种人群的稳定状态/平衡状态（基线）。这提供了每个健康状态的年龄别基线概率集。

例如，这意味着在开始运行疫苗接种策略模型之前，我们可以预期指定为15至24岁的主体中有80%最初处于“从CP恢复”健康状态。

验证

为确保模型的有效性，模拟了两种疫苗接种情景：无水痘疫苗接种策略，以及在18月龄接种一剂VZV疫苗并为70至79岁人群提供HZ减毒活疫苗（Zostavax）的疫苗接种策略。

在每种情景下，将模型生成的CP血清阳性率、HZ发病率、CP和HZ相关住院和死亡人数与澳大利亚未接种（1995年前）和2019年人口的报告值进行比较。

对于每个模拟策略，模型人口设置为50万，并使用每个模拟运行独有的随机种子数运行100年。每次运行完成后，结果导出到MS Excel电子表格进行分析。由于假设该模型在封闭系统中运行，不考虑移民入境，因此模型人口的任何变化仅由于现有主体的出生和死亡引起，所有结果均标准化以反映每50万人口的情况。每个策略进行了五次100年运行，并取平均值以提供点估计和估计周围的变异程度（即平均值和标准差）。

感兴趣的与VZV感染和HZ复发相关的健康结局包括：CP感染和CP突破性感染的发病率、HZ复发、PHN发病率，以及因CP和HZ导致的全科医生就诊、急诊就诊、住院和死亡。

主体按年龄访问全科医生的比例来自澳大利亚哨点实践研究网络（ASPREN）提供的数据。确定了每年每1000次咨询中因CP感染或HZ复发的全科医生咨询次数，并转换为估计总人口中每年CP和HZ总病例数的比例。这些计算估计，每年因CP和HZ就诊全科医生的病例比例分别占总病例的33%和89%。急诊就诊基于以下假设：因CP感染就诊急诊的主体比例为7.3%（或占因CP就诊全科医生比例的22.3%），因HZ复发就诊急诊的比例为11%（或1减去因HZ就诊全科医生的主体比例）。

按年龄划分因CP或HZ住院的主体比例以及由此产生的住院时间数据来源于澳大利亚卫生与福利研究所（AIHW）和澳大利亚统计局（ABS）。

主体发生带状疱疹后神经痛（Post-Herpetic Neuralgia, PHN）的年龄别概率来源于一项针对全科医生和急诊就诊、住院和处方数据的为期7年的澳大利亚单一研究，并与加拿大模型的数据进行了比较。PHN的持续时间是根据一项美国研究的数据确定的，该研究对566名患者（平均年龄66岁）进行了长达48个月的随访，记录HZ复发后任何疼痛的报告。

在研究时，国家免疫规划计划规定政府资助在18月龄或之后接种一剂麻疹、腮腺炎、风疹、水痘（MMRV）疫苗，并为70至79岁人群接种一剂HZ减毒活疫苗（Zostavax）。未安排第二剂VZV疫苗接种。

主体在18月龄或之后有资格接种VZV疫苗，其接种概率超过90%，基于2019年95%符合条件的澳大利亚儿童接种了首剂VZV疫苗的观察结果。如果主体接种疫苗，剂量有效的概率介于92.5%至97.5%之间，减弱率为每年2%。

对于有资格接种HZ（Zostavax）疫苗的主体，他们在澳大利亚人群中寻求接种的概率为46%。接种Zostavax剂量后疫苗有效的概率为62%，减弱率为每年5%。

成本输入和概率根据澳大利亚卫生技术评估指南，以2019年澳元获取和表示，并按每年5%折现。

直接成本假定为医疗资源的使用（例如全科医生或急诊科就诊、住院和处方药）以及疫苗成本。在基础案例中，假定因VZV感染或HZ复发就诊全科医生需要较长的咨询时间（即大于20分钟）。假定住院的每日费用对于CP感染和HZ复发患者是相同的。与住院相关的成本差异取决于住院时间。假定急诊就诊的费用无论年龄大小都相同，并且只有在患者到全科医生诊所或急诊科就诊时才配发药物。处方药成本假定为单次处方抗病毒药阿昔洛韦的单位价格。

间接成本假定以生产力损失（作为照顾者或生病员工）为代表。CP感染和HZ复发的工时损失成本通过首先确定2019年澳大利亚五天工作周的平均周薪，然后假设只有一部分人口就业来计算。根据澳大利亚统计局数据，2019年就业人口与总人口之比为62.7%。换句话说，2019年人均周收入为1,237.90澳元。假设每周工作5天，就业率为62.7%，这意味着疾病每天导致的损失为155.23澳元，适用于无并发症的VZV和HZ。每例的总生产力损失通过将此日成本（即155.23澳元）乘以CP或HZ的持续时间（天数）来确定。休闲时间的任何成本以及主体的任何个人成本未在模型中考虑，因为该变量的纳入难以量化，给定休闲时间的价值高度个性化（不同于可归因于平均工资的工时损失估计）。

伦理批准

不需要伦理批准，因为所有数据和资源均来自公共领域。

结果

本报告描述了开发一种基于主体模型的过程，该模型用于确定澳大利亚人口中水痘疫苗接种策略的成本效益，并通过将模型结果与澳大利亚水痘疫苗接种时代前后可用的已发表健康结局数据进行比较，确立了模型的有效性。

校准结果

校准运行使用50万人口，执行100次迭代，每次迭代5次重复，时间跨度为100年。校准建模的图形输出显示模型预测的CP血清阳性率和HZ发病率与观察数据高度一致（图3和图4）。

此外，表7展示了通过本校准模型获得的值，以及它们与Rafferty出版物中（校准后）获得值的比较。本模型的校准确定的外源性加强概率为26%，与Forbes（2020年）报告的33%相似。

健康与成本结局

在水痘疫苗可用之前或无VZV疫苗接种策略（No Vacc）的情况下

随着稳定状态的建立，将一般人口统计输入、通过模型校准确定的额外参数以及基线年龄别比例、疾病特定卫生服务利用参数输入模型。在此阶段，没有将疫苗特定参数输入模型。

健康结局

结果显示，模型在达到100年阈值之前持续以稳定状态运行（图5和图6）。

表8显示，模型对未接种人群中每年出生数、CP和HZ病例数、以及因CP或HZ导致的住院和死亡人数的预测与观察到的澳大利亚数据高度一致。在未接种人群中，模型预测每年每50万人口中平均有超过4,000个主体感染VZV（作为CP），每年每50万人口中有20人因CP住院。这与先前澳大利亚卫生与老龄部监测数据相比，后者报告2003年至2005年平均发病率为24万CP病例，CP住院率为4.7/10万人口（或通过推算为23.5/50万）。类似地，模型预测每年每50万人口中HZ病例发病率超过2,900例，HZ导致的住院率为55/50万人口，这与199年的监测数据3,099例以及2003年至2005年的监测数据报告的住院率10.7/10万（或约53.5/50万）相符。

成本

对于澳大利亚人口（2019年人口数据），本模型估计在无疫苗接种（No Vacc）情景下，CP和HZ感染对医疗系统的年折现直接成本分别平均为每年550万澳元和900万澳元，而CP和HZ导致的年折现社会成本（主要由工作损失造成）分别平均为每年5800万澳元和1.4亿澳元。

澳大利亚当前的疫苗策略：引入一剂水痘疫苗接种和一剂HZ疫苗接种

在无疫苗接种策略使用的输入基础上，将与一剂水痘（18月龄）和HZ疫苗接种（>70岁）情景相适应的疫苗接种参数输入模型。将模型预测的因CP或HZ导致的每50万人口住院和死亡人数与2019年澳大利亚住院和死亡率数据进行比较。

健康结局

模型预测，当前的澳大利亚疫苗接种策略将在100年时间范围内显著减少CP病例数，从平均4,043例±16例/50万人口/年减少到1,463例±265例/50万人口/年（减少65%，p < 0.001）。CP发病率的减少反映在住院减少50%和死亡减少88%（见表9）。这些模型预测与已发表的澳大利亚数据高度一致（表9）。然而，模型预测因CP感染导致的全科医生和急诊就诊将保持不变。

在此策略下，HZ的年平均病例数也从2,923例±4例/50万人/年减少到2,708例±8例/50万人/年，减少了7%（p < 0.01；表10）。然而，模型预测，虽然最初HZ病例数比无疫苗接种情景低20%以上，但每年HZ发病率稳步上升，在40至50年时达到峰值，比无疫苗接种情景高出近30%，然后在模型结束的100年时稳步下降至比无疫苗接种情景低55%（图7）。

模型预测，当前的一剂HZ策略将导致PHN的年总病例数和平均病例数与无疫苗接种策略相比有小幅但显著的增加（表10）。虽然在此策略下HZ的年平均病例数显著减少，但其他健康结局的平均值没有变化（表10），每年住院、全科医生和HZ就诊以及死亡在模型时间周期内保持不变（表10）。模型对HZ导致的住院和死亡的预测与已发表的澳大利亚数据高度一致（表10）。

成本

在当前的疫苗接种策略下，模型预测因CP感染导致的折现直接医疗成本和社会成本分别从每年550万澳元显著减少到130万澳元（减少78%，p < 0.001）和从5800万澳元减少到750万澳元（减少87%，p < 0.001）。加上CP疫苗的成本，该策略的直接成本上升到每年400万澳元，从社会角度看的成本为1000万澳元。然而，模型预测，与此策略相关的HZ复发直接成本甚至高于无疫苗接种策略（980万澳元/年 vs 890万澳元/年），这还不包括估计增加的HZ疫苗成本460万澳元/年。在此策略下，HZ复发的社会成本比无疫苗接种情景高出640万澳元/年。

讨论

本文的主要目的是确定所开发的基于主体模型（ABM）是否能够准确预测澳大利亚背景下未接种人群（1995年前）和当前资助的一剂策略（即在18月龄接种VZV疫苗并为70至79岁人群提供减毒活HZ疫苗）下的VZV和HZ疾病发病率及健康结局。

经过模型初始化和校准步骤后，模型预测的CP血清阳性率和HZ发病率与观察数据之间的高度一致性表明，该模型能够准确捕捉澳大利亚背景下与水痘相关的健康结局。此外，在校准过程中获得的、文献中没有已知值的参数值与类似的水痘ABM获得的值非常接近。唯一的区别是采用了通过校准步骤得出的26%的外源性加强（EB）概率，这与Forbes（2020年）报告的33%相似，而不是加拿大ABM和其他模型假定的100%。这是一个重要的区别，因为EB假设对HZ发病率的影响如此之大，以至于取消EB假设的建模研究显示，HZ发病率在疫苗接种计划开始时立即从基线下降，而不是像我们模型中看到的那样HZ初始增加（图7）。

由于水痘不是法定报告疾病，模型的进一步有效性通过提供与已发表澳大利亚数据相当的、未接种澳大利亚人群中因CP和HZ导致的住院和死亡发病率的估计值来确立。模型对未接种澳大利亚人群中水痘每年直接成本（即对医疗系统）500万澳元的估计与已发表的估计值高度一致。

随着一剂VZV疫苗接种策略的引入，模型积极预测了CP发病率的改善（总体减少36%），这在许多其他国际研究中也有所见。最后，模型预测因CP导致的住院和死亡发病率分别减少50%和88%，与公布数据一致。然而，虽然模型预测引入当前澳大利亚疫苗接种策略后HZ发病率会有轻微 statistically 显著减少（7%），但预测因HZ导致的住院、全科医生和急诊就诊发病率不会发生变化。此外，与其他已发表模型一样，该模型显示了实施VZV疫苗接种策略后HZ病例特征性地初始上升到基线以上（高出33%），然后在100年时间跨度的后半段下降，最终稳定在比基线低55%的水平。

与可用的澳大利亚数据相比，模拟的疫苗接种策略中预测的HZ病例及由此产生的医疗资源使用量较低。这反映在模型对HZ复发直接成本的估计为每年1800万澳元，低于早期研究报告的4000万澳元（转换为2025年澳元）。这可能是由于发病率和医疗资源使用数据来源于水痘疫苗接种计划引入之后、但HZ疫苗提供之前的时期。结果是到2019年，卫生服务使用量减少了近50%，特别是住院人数，与1999年至2005年报告的数字（年平均住院103次和59次/年）相比。

局限性

本研究存在一些显著的局限性。首先，建模是在封闭系统中进行的。也就是说，没有考虑移民入境和出境，因此不会影响（特别是增加）总人口数，并可能影响疾病传播和易感主体数量。这意味着根据澳大利亚当前的出生率和死亡率，模型中的人口逐年收缩，因此必须对结果进行标准化以获得每50万人口的估计值。

其次，分析使用了一个简化的空间模型，假设主体之间的互动水平，来估计一个主要澳大利亚城市内人口更密集的内城和人口较少的郊区（也是均匀分布）的VZV传播，而不是整个澳大利亚人口。没有考虑人口瓶颈区域，如机场、体育场馆、购物中心和剧院，这些地方疾病传播风险可能更高。

模型的澳大利亚数据来源并非总是可用，因此是从其他发达国家的研究中获取的。此外，许多数值仍然是未知的，例如主体的连接范围（即影响每个主体可能接触者数量的主体的“触及范围”），因此通过校准练习进行估计。

在初始化和校准练习期间，每个健康状态的主体的基线比例被简化，仅填充了模型可能的14个健康状态中的5个，这些比例是从加拿大基于主体建模研究中生成的假定值中提取的。

由于水痘不是法定报告疾病，一些变量需要从其他数据中估计。例如，水痘患者咨询全科医生的概率必须从澳大利亚哨点实践研究网络在2019年报告的水痘就诊次数，作为模型本身估计的水痘病例数的比例来推断。

医疗资源使用成本只能概括，例如因病毒感染住院的每日费用、非入院急诊就诊的平均费用以及全科医生咨询的平均时长。

因水痘导致的生产力损失成本对所有主体和50岁以下HZ病例的假设是相同的，但对50岁以上的主体减少了50%。这可能会低估HZ的社会成本，因为50岁以上年龄组最有可能患HZ复发，并且这些主体中有相当一部分仍处于积极就业状态。

最后，截至2024年，澳大利亚国家免疫规划已将资助的HZ疫苗接种资格年龄改为65岁，并从一剂减毒活HZ疫苗（Zostavax?，默克公司）转向一种新的两剂重组疫苗（Shingrix?，葛兰素史克公司）。

结论

尽管存在上述局限性，该模型对澳大利亚人口在无疫苗接种情景和一剂VZV及HZ疫苗接种策略下的CP感染和HZ复发的发病率及结局的预测与报告数据高度一致。因此，该模型可用于预测澳大利亚其他水痘疫苗接种策略的成本效益。

透明度

资金声明

本研究的进行得到澳大利亚研究生奖（APA）的支持。AnyLogic软件的购买得到格里菲斯大学的资助。两位作者均与任何生产或提供水痘和HZ疫苗的公司没有任何关联。

财务/其他关系声明

没有需要声明的财务或其他关系。

本文的同行评审者没有相关的财务或其他关系需要披露。

作者贡献

BH和PS负责项目的构思和设计。BH进行了所有的数据分析和解释。BH提供了论文的初稿。BH和PS对稿件进行了关键性的智力内容修订，并最终批准了待发表的版本；所有作者均同意对工作的所有方面负责。

致谢

我们感谢Joshua Byrnes教授在完成满足哲学博士学位要求的更大项目期间担任副导师的角色。