ANALYZING DIFFERENCES IN THE COSTS OF TREATMENT ACROSS CENTERS WITHIN ECONOMIC EVALUATIONS
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Assessments of health technologies increasingly include economic evaluations conducted alongside clinical trials. One particular concern with economic evaluations conducted alongside clinical trials is the generalizability of results from one setting to another. Much of the focus relating to this topic has been on the generalizability of results between countries. However, the characteristics of clinical trial design require further consideration of the generalizability of cost data between centers within a single country, which could be important in decisions about adoption of the new technology. METHODS: We used data from a multicenter clinical trial conducted in the United Kingdom to assess the degree of variation in costs between patients and between treatment centers and the determinants of the degree of such variation. RESULTS: The variation between patients was statistically significant for both the experimental and conventional treatments. However, the degree of variation between centers was only statistically significant for the experimental treatment. Such variation appeared to be a result of hospital practice, such as payment mechanisms for staff and provision of hostel accommodation, rather than variations in physical resource use or substantive differences in cost structure. CONCLUSIONS: Multicenter economic evaluations are necessary for determining the variations in hospital practice and characteristics that can in turn determine the generalizability of study results to other settings. Such analyses can identify issues that may be important in adopting a new health technology. Analysis is required of similar large multicenter trials to confirm these conclusions.
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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 | 0,305 | 0,550 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».