MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1548995670 · doi:10.3233/jrs-2002-270

Making use of economic evaluation

2002· article· en· W1548995670 sur OpenAlexaboutno aff
David McDaid, Elías Mossialos

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Risk & Safety in Medicine · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReimbursementFormularyContext (archaeology)PharmacoeconomicsBusinessHealth technologyEconomic evaluationQuality (philosophy)Cost effectivenessPublic economicsHealth careRisk analysis (engineering)MedicineEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,545
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,042 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Risk & Safety in MedicineMême sujetHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of LifeTravaux en français237 207