Discounting and decision making in the economic evaluation of health-care technologies
Notice bibliographique
Résumé
Discounting costs and health benefits in cost-effectiveness analysis has been the subject of recent debate - some authors suggesting a common rate for both and others suggesting a lower rate for health. We show how these views turn on key judgments of fact and value: on whether the social objective is to maximise discounted health outcomes or the present consumption value of health; on whether the budget for health care is fixed; on the expected growth in the cost-effectiveness threshold; and on the expected growth in the consumption value of health. We demonstrate that if the budget for health care is fixed and decisions are based on incremental cost effectiveness ratios (ICERs), discounting costs and health gains at the same rate is correct only if the threshold remains constant. Expecting growth in the consumption value of health does not itself justify differential rates but implies a lower rate for both. However, whether one believes that the objective should be the maximisation of the present value of health or the present consumption value of health, adopting the social time preference rate for consumption as the discount rate for costs and health gains is valid only under strong and implausible assumptions about values and facts.
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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 | 0,070 | 0,214 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».