Using Cost-Effectiveness Analysis to Improve Health Care: Opportunities and Barriers
Notice bibliographique
Résumé
As health costs in the U.S. soar past $1.5 trillion, much evidence indicates that the nation does not get good value for its money. It is widely agreed that we could do better by using cost-effective analysis (CEA) to help determine which health care services are most worthwhile. American policy makers, however, have largely avoided using CEA, and researchers have devoted little attention to understanding why this is so. By considering the economic, social, legal, and ethical factors that contribute to the situation, and how they can be negotiated in the future, this book offers a unique perspective. It traces the roots of EA in health and medicine, describes its promise for rational resource allocation, and discusses the nature of the opposition to it, using Medicare and the Oregon health plans as examples. In exploring the disconnection between the promise of CEA and the persistent failure of rational intentions, the book seeks to find common ground and practical solutions. It analyzes the prospects for change and presents a roadmap for getting there. It offers pragmatic advice for cost-effectiveness analysts, discussing ways in which they can better translate their research findings into the basis for action. The book also offers advice for policy makers and politicians, including lessons from Europe, Canada, and Australia, and underlines the need for leadership to establish the conditions for change. Available in OSO: http://www.oxschol.com/oso/public/content/publichealthepidemiology/9780195171860/toc.html
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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 | 0,232 | 0,315 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,028 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».