NICE's use of cost effectiveness as an exemplar of a deliberative process
Notice bibliographique
Résumé
This paper seeks to test 12 conjectures about the predicted use of deliberative processes by applying them to the technology assessment procedures used by the National Institute for Health and Clinical Excellence (NICE) in England and Wales. A deliberative process is one that elicits and combines evidence of different kinds and from different sources in order to develop guidance - in the present case, guidance for a health care system. A deliberative process entails the integration of three kinds of evidence: scientific context-free evidence about the general clinical potential of a technology, scientific context-sensitive evidence about particular evidence in realistic scenarios, and colloquial evidence to fit context-free scientific evidence into a context and to supply the best evidence short of scientific evidence to fill in any relevant gaps. It is shown that NICE's appraisals procedures and, in particular, its approach to cost effectiveness, entail both the weighing of each of these types of evidence and can be seen as rational responses to the 12 conjectures.
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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 | 0,161 | 0,304 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,065 |
| Communication savante | 0,016 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».