Systematic review of methods for evaluating healthcare research economic impact
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The economic benefits of healthcare research require study so that appropriate resources can be allocated to this research, particularly in developing countries. As a first step, we performed a systematic review to identify the methods used to assess the economic impact of healthcare research, and the outcomes. METHOD: An electronic search was conducted in relevant databases using a combination of specific keywords. In addition, 21 relevant Web sites were identified. RESULTS: The initial search yielded 8,416 articles. After studying titles, abstracts, and full texts, 18 articles were included in the analysis. Eleven other reports were found on Web sites. We found that the outcomes assessed as healthcare research payback included direct cost-savings, cost reductions in healthcare delivery systems, benefits from commercial advancement, and outcomes associated with improved health status. Two methods were used to study healthcare research payback: macro-economic studies, which examine the relationship between research studies and economic outcome at the aggregated level, and case studies, which examine specific research projects to assess economic impact. CONCLUSIONS: Our study shows that different methods and outcomes can be used to assess the economic impacts of healthcare research. There is no unique methodological approach for the economic evaluation of such research. In our systematic search we found no research that had evaluated the economic return of research in low and middle income countries. We therefore recommend a consensus on practical guidelines at international level on the basis of more comprehensive methodologies (such as Canadian Academic of Health Science and payback frameworks) in order to build capacity, arrange for necessary informative infrastructures and promote necessary skills for economic evaluation studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,489 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».