Notice bibliographique
Résumé
Abstract No country can afford all the health care interventions that might benefit patients. Demand will always outstrip available resources, so priorities have to be agreed upon. Such decisions are controversial, making it vital that they are underpinned by robust transparent processes and methods. In the United Kingdom, this is the responsibility of the National Institute for Health and Clinical Excellence (NICE). In 2009, in response to challenges that NICE was not giving sufficient value to innovation, an independent enquiry was undertaken by Sir Ian Kennedy. The enquiry raised important questions about whether NICE should only offer incentives for innovation when the benefits are actually seen by the National Health Service (NHS) as improved outcomes for patients, or whether future, but as yet unrealized, benefits such as the subsequent development of the next generation of drugs should be taken into account. There is a UK government commitment to value‐based pricing but questions remain about how this could value innovation. Potential solutions are an increased use of NICE's “only in research” recommendations and exploration of novel trial designs. Drug Dev Res 71: 449–456, 2010. © 2010 Wiley‐Liss, Inc.
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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 | 0,042 | 0,223 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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; 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 ».