MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1964024593 · doi:10.1017/s1744133113000352

Worker replacement and cost-benefit analysis of life-saving health care programs, a precautionary note

2014· article· en· W1964024593 sur OpenAlexaff
Philippe Tessier, Hélène Sultan‐Taïeb, Thomas Barnay

Notice bibliographique

RevueHealth Economics Policy and Law · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue of lifeProductivityValue (mathematics)Consumption (sociology)WelfareCost–benefit analysisEconomicsMarginal utilityActuarial scienceEstimationHealth careCompensation (psychology)Public economicsWork (physics)MicroeconomicsComputer scienceEconomic growthSociologyPsychologyEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The assumption according to which ill individuals can be replaced at work that underpins the 'friction cost method' (FCM) to value productivity costs has been primarily discussed within the framework of cost-utility analysis. This paper investigates the consequences of this assumption for cost-benefit analysis (CBA). It makes three contributions. First, it provides the first analytical account of the overall consequences of ill worker replacement on social welfare and it analyzes the associated compensation effects within a CBA framework. Second, it highlights a double counting problem that arises when ill worker replacement is assumed in the CBA of life-saving health care programs. To the best of our knowledge, no satisfactory solution to this problem has yet been provided in the literature. Third, this paper suggests and discusses two original ways to address this double counting issue. One consists in adjusting value of a statistical life estimations for the well-being provided by future incomes. Another possibility lies in the estimation of marginal rates of substitution between health and wealth so as to directly monetize the value of life over and above consumption. We show that both solutions raise unresolved questions that should be addressed in future research to enable appropriate use of the FCM in CBA.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth Economics Policy and LawMême sujetHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of LifeTravaux en français237 207