Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traditional approaches to cost-effectiveness analysis have not considered the downstream possibility of a new standard of care coming out of the research and development pipeline. However, the treatment landscape for patients may change significantly over the course of their lifetimes. OBJECTIVE: To present a Markov modeling framework that incorporates the possibility of treatment evolution into the incremental cost-effectiveness ratio (ICER) that compares treatments available at the present time. DESIGN: . Markov model evaluated by matrix algebra. Measurements. The author evaluates the difference between the new and traditional ICER calculations for patients with chronic diseases facing a lifetime of treatment. RESULTS: The bias of the traditional ICER calculation may be substantial, with further testing revealing that it may be either positive or negative depending on the model parameters. The author also performs probabilistic sensitivity analyses with respect to the possible timing of a new treatment discovery and notes the increase in the magnitude of the bias when the new treatment is likely to appear sooner rather than later. Limitations. The modeling framework is intended as a proof of concept and therefore makes simplifying assumptions such as time stationarity of model parameters and consideration of a single new drug discovery. CONCLUSIONS: For diseases with a more active research and development pipeline, the possibility of a new treatment paradigm may be at least as important to consider in sensitivity analysis as other parameters that are often considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».