Measuring value for money: a scoping review on economic evaluation of health information systems
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore how key components of economic evaluations have been included in evaluations of health information systems (HIS), to determine the state of knowledge on value for money for HIS, and provide guidance for future evaluations. MATERIALS AND METHODS: We searched databases, previously collected papers, and references for relevant papers published from January 2000 to June 2012. For selection, papers had to: be a primary study; involve a computerized system for health information processing, decision support, or management reporting; and include an economic evaluation. Data on study design and economic evaluation methods were extracted and analyzed. RESULTS: Forty-two papers were selected and 33 were deemed high quality (scores ≥ 8/10) for further analysis. These included 12 economic analyses, five input cost analyses, and 16 cost-related outcome analyses. For HIS types, there were seven primary care electronic medical records, six computerized provider order entry systems, five medication management systems, five immunization information systems, four institutional information systems, three disease management systems, two clinical documentation systems, and one health information exchange network. In terms of value for money, 23 papers reported positive findings, eight were inconclusive, and two were negative. CONCLUSIONS: We found a wide range of economic evaluation papers that were based on different assumptions, methods, and metrics. There is some evidence of value for money in selected healthcare organizations and HIS types. However, caution is needed when generalizing these findings. Better reporting of economic evaluation studies is needed to compare findings and build on the existing evidence base we identified.
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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 | 0,155 | 0,449 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; 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 ».