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Enregistrement W1996418683 · doi:10.1136/jech.2011.142976c.4

P1-9 The health impact fund-meeting the challenge of health impact assessment

2011· article· en· W1996418683 sur OpenAlexaff
Amitava Banerjee, Aidan Hollis, Thomas Pogge

Notice bibliographique

RevueJournal of Epidemiology & Community Health · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineContext (archaeology)Scope (computer science)IncentiveProduct (mathematics)Agency (philosophy)Impact assessmentRisk analysis (engineering)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The Health Impact Fund (HIF) is a publicly funded international agency proposed to enable pharmaceutical innovators to register a product for health impact rewards in exchange for selling it worldwide at cost. Supplementing the current patent regime, the HIF would improve incentives to research diseases concentrated among the poor. A workable HIF presupposes a consistent, predictable, and contractible method of health impact assessment. Methods We reviewed the literature using search terms,“health impact assessment tools” and an exploratory workshop for all stakeholders was held at the National Institute for Health and Clinical Excellence in April 2010. Results Although there are many challenges with the nature of current epidemiological data and their application to global health, there is scope for improvement and the HIF may help to trigger and sustain such enhancements. Moreover, the HIF would use much more information than the present system. The following steps in health impact assessment need to occur for each registered product: defining subgroups, establishing baseline treatments, defining incremental health impact by subgroup, measuring the numbers of patients treated in each subgroup, and a process of appeal. Conclusion Health impact assessment is a new science, and complexities involved in assessing new drugs in the global context are formidable. However, initial models suggest that the HIF could significantly change the focus of drug innovation. Only pilot studies will properly test the HIF's underlying principles and uncover the practical challenges which will determine its implementation and effectiveness. The creation of the HIF could bring great advances in epidemiological data collection and its application.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,097
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,221
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0970,221
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0180,017
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0120,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,004

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 Opus0,804
Tête enseignante GPT0,589
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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