Evidence synthesis, economics and public policy
Notice bibliographique
Résumé
Systematic reviews and syntheses of evidence are increasingly used to inform public policy decisions. Growing budgetary pressures mean that decision makers often need to consider evidence on the costs and efficiency of alternatives as well as their effects. There are a number of methodological challenges in the identification, appraisal, synthesis, interpretation and use of economic evidence. This article draws on a recently published edited volume to review the latest developments, proposals and controversies in these aspects of economic evidence synthesis methodology. It focuses on two broad classes of approach: systematic review to summarize and compare the findings of existing economic analyses and synthesis of new economic results using decision models. The availability and scope of economic evidence is currently limited in many fields, but improving. Increased engagement between economists, the wider evidence synthesis community, and decision makers is needed to improve both the production and use of economic evidence. Further research to improve the evidence base that underpins application of economic evidence synthesis methodology will need to embrace a broader range of methods than economic evaluation and systematic review alone. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,238 | 0,548 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,018 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».