Trends in paediatric health economic evaluation: 1980 to 1999.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although standard methods for conducting economic evaluations have evolved, little attention has been paid to their application in paediatrics. The Paediatric Economic Database Evaluation (PEDE) Project was conceived to promote research into paediatric health economic methods. AIM: To examine trends in paediatric economic evaluation between 1980 and 1999. METHODS: A comprehensive literature database created for the PEDE project was the source of the data. Descriptive statistics were used to summarise trends. Publication volume, study outcome category, analytical technique, and journal type were examined over the study period. RESULTS: The literature search resulted in 787 full paediatric economic evaluations. The volume of publications increased from 61 to 440 citations per 5 year period. The most common health outcome category was cases of disease/condition/abnormality. Cost-effectiveness analysis (CEA) was the most common technique used, accounting for a majority of evaluations in all time periods. The proportion of studies using CEA increased by 23 percentage points, while the proportion using cost-benefit analysis decreased from 31% in 1980-84 to 12% in 1995-99. Cost-utility analysis was the least common analytical technique. Publication in journals of paediatrics/perinatal medicine was the most common venue for all intervals and increased as a proportion of the total over time. CONCLUSIONS: The growth in publication of paediatric economic evaluations suggests that increasing attention should be paid to the application of health economic methods to a paediatric population to ensure high quality allocation decisions.
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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 | 0,028 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,043 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».