Quality appraisal of pediatric health economic evaluations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study was undertaken to appraise the quality of published pediatric economic evaluations. METHODS: Two independent reviewers appraised 149 randomly selected pediatric health economic studies. Data were collected from full economic evaluations published between 1980 and 1999. Economic evaluations of interventions, programs, and services aimed at neonates to adolescents were included. The Pediatric Quality Appraisal Questionnaire (PQAQ) was used for appraisal. The PQAQ is a 57-item instrument with 13 domains scored from 0 to 1 and one descriptive domain, each corresponding to a key aspect of health economic methodology. The primary outcome was the score for each domain. Additional analyses examined the global rating, the distribution of analytic technique, and the association between domain score and analytic technique. RESULTS: A total of 38 percent of publications were very good to excellent, whereas 43 percent were fair or worse. Although the Discounting, Target Population, Economic Evaluation, Conclusions, and Comparators domains exhibited good quality (0.74 to 0.78), the papers were of poor quality for Conflict of Interest, Incremental Analysis, and Perspective (0.32 to 0.39). Analytic technique was a significant predictor of quality for study design-related domains, with cost-utility analyses demonstrating the highest domain scores. CONCLUSIONS: Domains closely related to the elements of economic evaluation demonstrated medium to high quality. However, domains related to analysis fared poorly and are worthy of further methodological research to improve the use of health economic methods in children.
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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 | 0,445 | 0,754 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».