Notice bibliographique
Résumé
Although awareness of pharmaco-economics has increased greatly, its practical use in decision making is, as we have seen in Chapter 4, at best opaque. Some of the issues will be considered in Chapter 6 in the context of the Australian experience in assessing matters of subsidy or reimbursement. This present chapter focuses on identifying barriers and potential solutions to increase the use of economic evidence in the decision making process. Increasingly the pharmaceutical (and device) industries are using economic evidence as part of their submissions to the authorities for determining the reimbursement price of a pharmaceutical or its inclusion in a drug formulary. In part this has been a selective marketing strategy to promote the value added of a specific intervention, but more recently several countries including Australia, Canada, England, Finland, The Netherlands and Portugal have begun to introduce systems which formally link cost effectiveness to reimbursement decisions for new pharmaceuticals and, in some cases, other clinical technologies. Systems of this kind are known in the pharmacoeconomics literature as fourth hurdles or cost-effectiveness hurdles, because in effect they require pharmaceutical firms to demonstrate cost effectiveness before launch, in addition to quality, safety and efficacy, the first three hurdles ordinarily imposed by licensing authorities. Furthermore health technology assessment agencies have been established in most developed countries to provide further information on the clinical effectiveness, and in many (but not all) instances, on the economic impact of a technology [18]. Table 1 provides an overview of the situations in which economic evaluation should be expected to be helpful to decision makers. Welcome though these developments are, evidence of the actual systematic impact of economic evaluation data on decision making remains limited [8,24]. More recently, the EUROMET study examined the use of economic evaluation in Europe and found that few decision makers made use of economic evidence [13]. A similar lack of evidence was reported in a recent European study of evaluations of health care interventions, although some ad hoc evidence of impact was observed [18]. A number of
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,397 | 0,616 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,018 |
| Communication savante | 0,032 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».