Are cost of injury studies useful?
Notice bibliographique
Résumé
Studies from the USA and Canada have attempted to estimate the economic costs associated with injury.[1][2][3] The rationale for these studies is often to provide data for priority setting (both research and policy).In other words, the expression of the cost of injury in monetary terms is thought to illustrate the importance of the problem and, therefore, its high priority for research and health services resources.For example, some authors have suggested that policy makers identify "high cost" injuries (compared with other injuries) and make these injuries a priority for treatment and prevention programs.1 3 Cost of injury studies may be useful in the "political" sense, for example, by raising public and political awareness of the burden of injury.Our argument, however, is that such studies are not helpful in the context of setting priorities for resource allocation and research activities.Furthermore, concentration on cost of injury studies may divert policy makers from what they need to know in order to maximise societal benefits from resource allocation.In this paper, we briefly describe the cost of injury method, explain why cost of injury studies have limited usefulness, and explain how, in our view, health economics can better contribute to the field of injury prevention.
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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 | 0,106 | 0,409 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».