Health and Economic Benefits of Well-Designed Evaluations: Some Lessons From Evaluating Neuroblastoma Screening
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Well-designed evaluations of health services are frequently made today. However, the extent of the evaluations' benefits and costs is not well documented, creating uncertainty whether their use is optimal from society's perspective. We examined these costs and benefits using data from one well-designed evaluation, the Quebec Neuroblastoma Screening Project (QNSP). It screened most Quebec newborns between 1989 and 1994 for neuroblastoma. As previously reported, the screening did not reduce neuroblastoma mortality and caused adverse health effects. METHODS: We compared the cost of doing the QNSP with its benefits. Had the QNSP not been undertaken, neuroblastoma screening would have been implemented throughout North America. We assume that screening would have started in 1989 and ended in 2002. The QNSP's benefits include the health costs and adverse health effects averted by not using ineffective screening during those 14 years. In our calculations we used neuroblastoma incidence data for the QNSP and for Ontario where there was no screening, detailed data describing the health services used by the patients, and Quebec cost data for those services. RESULTS: The QNSP cost 8.77 million dollars (2002 US dollars). By not implementing similar screening programs between 1989 and 2002, the United States and Canada avoided 574.1 million dollars in health costs, the unnecessary treatment of 9223 children, and false-positive findings for 5003 children screened. CONCLUSIONS: The health care costs and adverse health effects averted by the QNSP justify its costs. These results show that well-designed evaluations can yield--at least sometimes--benefits substantially greater than their high costs. This raises an important policy issue: are these evaluations now being under- or over used?
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».