Understanding health economic analysis in critical care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The article reviews the methods of health economic analysis (HEA) in clinical trials of critically ill patients. Emphasis is placed on the usefulness of HEA in the context of positive and 'no effect' studies, with recent examples. RECENT FINDINGS: The need to control costs and promote effective spending in caring for the critically ill has garnered considerable attention due to the high cost of critical illness. Many clinical trials focus on short-term mortality, ignoring costs and quality of life, and fail to change clinical practice or promote efficient use of resources. Incorporating HEA into clinical trials is a possible solution. Such studies have shown some interventions, although expensive, provide good value, whereas others should be withdrawn from clinical practice. Incorporating HEA into randomized controlled trials (RCTs) requires careful attention to collect all relevant costs. Decision trees, modeling assumptions and methods for collecting costs and measuring outcomes should be planned and published beforehand to minimize bias. SUMMARY: Costs and cost-effectiveness are potentially useful outcomes in RCTs of critically ill patients. Future RCTs should incorporate parallel HEA to provide both economic outcomes, which are important to the community, alongside patient-centered outcomes, which are important to individuals.
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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 | 0,021 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| 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 ».