Cost‐effective public health guidance: asking questions from the decision‐maker's viewpoint
Notice bibliographique
Résumé
In February 2004, in his assessment of the long-term financial viability of the NHS, Derek Wanless recommended the use of 'a consistent framework, such as the methodology developed by NICE, to evaluate the cost-effectiveness of interventions and initiatives across health care and public health'. One year later public health was added to NICE's remit and the new National Institute for Health and Clinical Excellence (NICE) was established, with amended statutory instruments to permit consideration of broader public sector costs when developing cost-effective guidance for public health. With the principle of 'a consistent framework' put forward by Wanless as the starting point, this paper provides an insight into the most challenging aspects of applying the principles of cost-effectiveness analysis in the public health context from the policymaker's perspective. It reflects on the long-term consequences of taking on responsibility for producing public health guidance on the Institute's overall approach to guidance development and describes the tension between striving for consistency and cross-evaluation comparability while ensuring that the methodological tools used are fit for the purpose of developing public health guidance.
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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 | 0,201 | 0,417 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,035 |
| Communication savante | 0,022 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,043 | 0,045 |
| 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 ».