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Enregistrement W2142954384 · doi:10.1017/s0266462300103216

CAN ECONOMIC EVALUATION GUIDELINES IMPROVE EFFICIENCY IN RESOURCEALLOCATION?

2000· article· en· W2142954384 sur OpenAlexaboutno aff
Panos Kanavos, Paul Trueman, Amy Bosilevac

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReimbursementEuropean unionCredibilityExcellenceEconomic evaluationEvidence-based policyPortuguesePoliticsPublic economicsBusinessPolitical scienceEconomic growthEconomicsMedicineHealth careEconomic policyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of economic evaluation in decision making appears to have increased over the past few years and economic evaluation is looked upon as another measure to help contain costs and improve efficiency in an evidence-based decision-making environment. Following the examples of Australia and the Canadian Province of Ontario, four European Union (EU) countries (Finland, the Netherlands, Portugal, and the United Kingdom) have recently introduced economic evaluation guidelines. In addition to the Australian and Canadian guidelines, which constitute a hurdle to reimbursement, the paradigm that seems to be evolving in the four EU countries follows a similar route. Finland and the Netherlands seem to be moving toward the notion of a fourth hurdle to reimbursement, whereas the National Institute for Clinical Excellence in England and Wales was in principle meant to influence practice, although in reality this essentially acts as a hurdle to reimbursement, requiring a different data set to that used by regulatory authorities. Whereas the Portuguese guidelines were developed to assist in preparing economic submissions to support reimbursement decisions, they are unclear about when such evidence will be required and also discuss the dissemination of economic evidence to broader audiences. The introduction of these guidelines poses a number of challenges to policy makers, the implications of which are analyzed in the paper: a) to ensure that economic evaluations are carried out scientifically without industrial or political bias; b) to define an acceptable methodology that would increase their credibility; and c) to address certain practical issues ranging from deciding how to use economic evaluations in policy making to setting up new institutions or improving the coordination and dissemination of evidence. The variation in the use of economic evaluation guidelines in the four EU countries highlights the differences in national pharmaceutical policies and is in line with policy makers' continuous attempts to contain costs. While the paper critically discusses the guidelines, it also points out that a series of methodologic issues need to be addressed if economic criteria are to be introduced in policy making with the aim to improve resource allocation. The paper concludes that economic evaluation as a discipline is beginning to impact on policy, whereas the consistent use of economic evaluation results is, in principle, being adopted by policy makers but needs to go a step further to reach practitioners.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,568
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,840
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5680,840
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0160,016
Études des sciences et des technologies0,0040,022
Communication savante0,0350,052
Science ouverte0,0110,014
Intégrité de la recherche0,0270,029
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,006

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,341 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations45
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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