Understanding Cost Effectiveness: Money Matters?
Notice bibliographique
Résumé
Economic analysis is an important component that should be implemented when evaluating a new medical device. A new medical device should be both effective in improving patient outcomes as well as cost effective before it is implemented into clinical practice. This paper begins with an overview on the different methods of economic analysis including cost-minimization analysis, cost-effectiveness analysis, cost-utility analysis, and cost-benefit analysis. The second section provides a description of key design issues in cost-effectiveness analyses that are relevant to medical device trials including the perspective of the economic evaluation, the collection of cost data, how to establish clinical effectiveness in an economic analysis, how to conduct a sensitivity analysis, and when it is necessary to discount costs. It is important and necessary to consult with a health economist to ensure that the appropriate methodology is followed when conducting an economic evaluation. In conclusion, since most jurisdictions have limited funding available for health care, money definitely matters. If the cost of a medical device is unreasonable or if funding is not available, it will likely not be able to be implemented, regardless of its effectiveness. A well-conducted economic analysis will be able to answer questions on the medical device's efficacy and cost effectiveness.
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.
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 | 0,032 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,013 |
| Communication savante | 0,011 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».