Cost-Effectiveness and Heterogeneity: Using Finite Mixtures of Disease Activity Models to Identify and Analyze Phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
Heterogeneity in patient populations is an important issue in health economic evaluations, as the cost-effectiveness of an intervention can vary between patient subgroups, and an intervention which is not cost-effective in the overall population may be cost-effective in particular subgroups. Identifying such subgroups is of interest in the allocation of healthcare resources. Our aim was to develop a method for cost-effectiveness analysis in heterogeneous chronic diseases, by identifying subgroups (phenotypes) directly relevant to the cost-effectiveness of an intervention, and by enabling cost-effectiveness analyses of the intervention in each of these phenotypes. We identified phenotypes based on healthcare resource utilization, using finite mixtures of underlying disease activity models: first, an explicit disease activity model, and secondly, a model of aggregated disease activity. They differed with regards to time-dependence, level of detail, and what interventions they could evaluate. We used them for cost-effectiveness analyses of two hypothetical interventions. Allowing for different phenotypes improved model fit, and was a key step towards dealing with heterogeneity. The cost-effectiveness of the interventions varied substantially between phenotypes. Using underlying disease activity models for identifying phenotypes as well as cost-effectiveness analysis appears both feasible and useful in that they guide the decision to introduce an intervention.
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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 | 0,031 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».