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Enregistrement W2131644669 · doi:10.1002/sim.2078

Cost-effectiveness analysis for multinational clinical trials

2005· article· en· W2131644669 sur OpenAlexaff
Eleanor M. Pinto, Andrew R. Willan, Bernie J. OʼBrien

Notice bibliographique

RevueStatistics in Medicine · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcMaster UniversitySickKids FoundationUniversity of TorontoPopulation Health Research InstituteSt. Joseph’s Healthcare HamiltonHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnivariateMultinational corporationEconometricsEstimatorClinical trialEstimationMultivariate statisticsMedicineStatisticsMultivariate analysisComputer scienceActuarial scienceEconomicsMathematicsFinanceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical trials of cost-effectiveness are often conducted in more than one country. The two most common ways of dealing with the multinational nature of the data are either to calculate a pooled estimate or to stratify results by country. Since the between-country heterogeneity in costs is potentially substantial, pooled estimates may be difficult to interpret for any one country. Policy decisions are often made at a national level, and so country-specific results are important. However, country-specific analyses will be based on fewer patients and will often fail to provide adequate precision for statistical analyses. Shrinkage estimation is a compromise between these two methods and has been used successfully in other fields. These estimates are country-specific yet less variable than those derived through a subgroup approach. Univariate and multivariate shrinkage estimators for costs and effects are proposed, then compared with one another and to the traditional methods in a simulation study. The methods are illustrated using data from a multinational trial evaluating the cost-effectiveness of three thrombolytic drug regimens in patients with acute myocardial infarction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,154
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,131
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1540,131
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,766
Tête enseignante GPT0,642
Écart entre enseignants0,123 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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