Trends in Cost Effectiveness Analyses in Orthopaedic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, programs dealing with musculoskeletal health are required to set priorities and allocate resources within the constraint of limited funding. There is increasing pressure for medical technology assessment, which traditionally has involved evaluating safety and effectiveness, to also include consideration of cost effectiveness. We updated our database of orthopaedic cost-effectiveness studies, critically reviewed their methods, and examined trends over time. Current analyses have numerous shortcomings, such as the inclusion of relatively few studies, inconsistent methodologic approaches, and lack of transparency. The wide variation in cost-effectiveness ratios observed among current interventions suggests efficiency can be improved. Despite reimbursement authorities in many other countries formally considering cost-effectiveness when determining coverage of new technologies, Medicare has been resistant to considering costs of treatments. Regardless of this policy deficiency, conducting cost-effectiveness analyses represents a prudent step forward in illuminating the tradeoffs involved in difficult resource allocation decisions, and there is an urgent need to consider economic impact in future studies using standardized and transparent methods.
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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 | 0,065 | 0,189 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».