Tools of the trade: a comparative analysis of approaches to priority setting in healthcare
Notice bibliographique
Résumé
In many countries, local managers and clinicians have been given responsibility to set health priorities and allocate resources accordingly. Although tools have been suggested for use in aiding this process, knowledge of these tools within health regions is lacking and comparative analysis in the literature is limited. Several approaches to priority setting are critiqued from both practical and theoretical perspectives, and a tangible way forward for such activity is provided. The approaches analysed include: needs assessment, core services, economic evaluation including quality-adjusted life year league tables, and programme budgeting and marginal analysis (PBMA). Needs assessment fails to recognize underlying economic principles of opportunity cost and the margin, while core services ignores the margin and has had limited impact in practice. Economic evaluations can consider marginal costs and benefits, but cannot always be used to inform decisions in a timely manner. PBMA is based on underlying economic principles and can pragmatically respond to objectives related to both efficiency and equity. Although PBMA is not without challenges, from an economic perspective, it does seem to "get the thinking right", and, importantly, as a process, can incorporate some of the other approaches to priority setting discussed in this paper.
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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 | 0,109 | 0,220 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».