MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2017496269 · doi:10.1002/ddr.20423

How does NICE value innovation?

2010· article· en· W2017496269 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDrug Development Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensCARE Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNiceExcellenceIncentiveValue (mathematics)Government (linguistics)BusinessPsychological interventionPublic relationsMedicinePublic economicsActuarial scienceMarketingEconomicsPolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,005

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 Opus0,428
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,071 · 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