TWO‐LEVEL RESAMPLING AS A NOVEL METHOD FOR THE CALCULATION OF THE EXPECTED VALUE OF SAMPLE INFORMATION IN ECONOMIC TRIALS
Notice bibliographique
Résumé
It has already been pointed out that the bootstrap can be used to calculate the expected value of perfect information (EVPI) when individual-level data from a randomized controlled trial (RCT) is at hand. However, as mentioned by others, it is not clear if and how such a method can be extended to calculate the expected value of sample information (EVSI). In this article, we provide a nonparametric definition for EVPI and EVSI, which is based on considering the entire population distribution as the uncertain entity for which the current RCT provides partial information. This enables a theoretical justification for using the bootstrap for EVPI calculation and allows us to propose a two-level resampling method for EVSI calculation. What is considered as the sampling unit in this algorithm can range from the individual level net benefits to the full panel of the RCT data for an individual, enabling the analyst to decide on a trade-off between computational efficiency and comprehensiveness in value of information analysis. As such, we argue that this method, in addition to being consistent with the popular bootstrap method of RCT-based economic evaluations, is a flexible approach for EVPI and EVSI calculations.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».