Design and Analysis Issues for Economic Analysis Alongside Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Clinical trials can offer a valuable and efficient opportunity to collect the health resource use and outcomes data for economic evaluation. However, economic and clinical studies differ fundamentally in the question they seek to answer. OBJECTIVE: The design and analysis of trial-based cost-effectiveness studies require special consideration, which are reviewed in this article. SUMMARY: Traditional randomized controlled trials, using an experimental design with a controlled protocol, are designed to measure safety and efficacy for product registration. Cost-effectiveness analysis seeks to measure effectiveness in the context of routine clinical practice, and requires collection of health care resources to allow estimation of cost over an equal timeframe for each treatment alternative. In assessing suitability of a trial for economic data collection, the comparator treatment and other protocol factors need to reflect current clinical practice and the trial follow-up must be sufficiently long to capture important costs and effects. The broadest available population and a measure of effectiveness reflecting important benefits for patients are preferred for economic analyses. Special analytical issues include dealing with missing and censored cost data, assessing uncertainty of the incremental cost-effectiveness ratio, and accounting for the underlying heterogeneity in patient subgroups. Careful consideration also needs to be given to data from multinational studies since practice patterns can differ across countries. CONCLUSION: Although clinical trials can be an efficient opportunity to collect data for economic evaluation, careful consideration of the suitability of the study design, and appropriate analytical methods must be applied to obtain rigorous results.
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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 | 0,564 | 0,751 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,018 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».