Improving the Quality of Abstract Reporting for Economic Analyses in Oncology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The increasing cost of cancer drugs underscores the importance of economic analyses. Although guidelines for abstract reporting of randomized controlled studies and phase i trials are available, similar recommendations for conference abstracts of economic analyses are lacking. Our objectives were to identify items considered to be essential in abstracts of economic analyses;to evaluate the quality of abstracts submitted to the American Society of Clinical Oncology (asco), the American Society of Hematology (ash), and the International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research (ispor) meetings; andto propose guidelines for future abstract reporting at conferences. METHODS: Health economic experts were surveyed and asked to rate each of 24 possible abstract elements on a 5-point Likert scale. A scoring system for abstract quality was devised based on elements with an average expert rating of 3.5 or greater. Abstracts for economic analyses from asco, ash, and ispor meetings were reviewed and assigned a quality score. RESULTS: Of 99 experts, 50 (51%) responded to the survey (average age: 53 years; 78% men; 54% from the United States, 28% from Europe, 18% from Canada). In total, 216 abstracts were reviewed: asco, 53%; ash, 14%; and ispor, 33%. The median quality score was 75, but notable deficiencies were observed. Cost perspective was reported in only 61% of abstracts, and time horizon was described in only 47%. Abstracts from recent years demonstrated better quality scores. We also observed disparities in quality scores for various cancer sites (p = 0.005). CONCLUSIONS: The quality of conference abstracts for economic analyses in oncology has room for improvement. Abstracts may be enhanced using the guidelines derived from our survey of experts.
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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 | 0,793 | 0,927 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,024 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».