Health Technology Assessment in the Cost-Disutility Plane
Notice bibliographique
Résumé
Previously, comparisons of multiple strategies in health technology assessment have been undertaken on the incremental cost-effectiveness plane using efficiency frontiers and cost-effectiveness acceptability curves. This article proposes shifting the comparison of multiple strategies to the cost-disutility plane. Evidence-based decision making requires comparison of all strategies against each other. Consequently, the origin in the incremental cost-effectiveness plane cannot be the appropriate reference point in comparing multiple nondominated strategies. A linear transformation onto the cost-disutility plane allows an equivalent comparison of net benefit and permits the use of standard efficiency measurement methods to estimate 1) the degree of dominance (technical inefficiency) of dominated strategies and 2) the net benefit inefficiency (i.e., losses in net benefit relative to an optimal strategy). In comparing strategies under uncertainty, a comparison of loss in net benefit leads to the expected net loss frontier, which, unlike cost effectiveness acceptability curves, directly identifies differences in expected net benefit (net loss) and the expected value of perfect information. Thus, decision makers can be better informed about the choice of optimal strategy and the potential value of future research to resolve uncertainty. Comparing strategies in the cost-disutility plane is suggested to better inform decision making and to provide a link between the cost-effectiveness literature and efficiency measurement methods.
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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 | 0,066 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».