On the probability of cost-effectiveness using data from randomized clinical trials
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acceptability curves have been proposed for quantifying the probability that a treatment under investigation in a clinical trial is cost-effective. Various definitions and estimation methods have been proposed. Loosely speaking, all the definitions, Bayesian or otherwise, relate to the probability that the treatment under consideration is cost-effective as a function of the value placed on a unit of effectiveness. These definitions are, in fact, expressions of the certainty with which the current evidence would lead us to believe that the treatment under consideration is cost-effective, and are dependent on the amount of evidence (i.e. sample size). METHODS: An alternative for quantifying the probability that the treatment under consideration is cost-effective, which is independent of sample size, is proposed. RESULTS: Non-parametric methods are given for point and interval estimation. In addition, these methods provide a non-parametric estimator and confidence interval for the incremental cost-effectiveness ratio. An example is provided. CONCLUSIONS: The proposed parameter for quantifying the probability that a new therapy is cost-effective is superior to the acceptability curve because it is not sample size dependent and because it can be interpreted as the proportion of patients who would benefit if given the new therapy. Non-parametric methods are used to estimate the parameter and its variance, providing the appropriate confidence intervals and test of hypothesis.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,897 | 0,999 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 découle