Willingness-to-Pay the Banker vs. the Economist
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: In the incremental net benefits approach to economics evaluation, willingness-to-pay (lambda) is defined as the trade-off between costs and effects; however, this definition is not true to first principles of economics, namely, opportunity cost. Given that decision-makers are credited with providing services with good effectiveness and safety profiles while containing budgets within some reasonable boundaries, it seems reasonable that the opportunity cost of providing services with a certain cost-effectiveness profile would be the opportunity foregone to maintain extra budget reserves. In the language of economics, the marginal utility of extra budget reserve dollars must be balanced against marginal utility of extra health outcomes. Therefore from the perspective of an economist dedicated to first principles, lambda should reflect the trade-off between budget containment opportunities and health technology investments that deliver additional benefits (at additional cost) - in other words, the tradeoff between budget impact and cost-effectiveness. Objective: To determine lambda at different levels of budget impact. Methodology: The conjoint analysis compares three different options for hemodialysis: 1. nocturnal hemodialysis (usual care without drug supplementation) 2. nocturnal hemodialysis plus a drug that reduces the utilization of hemodialysis in a relatively short time period 3. nocturnal hemodialysis plus a drug that reduces the utilization of hemodialysis but at a slower rate than in option 2. Each treatment option has three attributes: 1. cost-effectiveness (CE): $/QALY; 2. budget impact (BI): expected percent of total drug budget, and; 3. expected change in remaining unexpended budget (UB). The following list presents the treatments and their associated attribute levels. A total of 24 scenarios is included in the survey instrument. Cost-Effectiveness, 4 levels (per QALY): 1. $50,000 vs. $20,000 vs. $40,000, 2. $50,000 vs.$50,000 vs. $75,000, 3. $50,000 vs.$60,000 vs. $100,000, 4. $50,000 vs.$90,000 vs. $180,000 Budget Impact, 2 levels (PMPM): 1. 0% vs. 1% vs. 0.5% , 2. 0% vs. 0.1% vs. 0.05% Unexpended budget, 3 levels: 1. 5% (no change) vs. 5% to 4% vs. 5% to 4.5%; 2. 1% (no change) vs. 1% to 0% vs. 1% to 0.5%; 3. 0.5% (no change) vs. 0.5% to 0.5% over budget vs. 0.5% to 0% A random sample of decision-makers across Canada (n=36) are to be used to elicit decision-maker preferences and dismissed members of a local jury pool are to be used to elicit preferences from a random sample of the population (n=500). Results: Preliminary results (n=24) indicate that threshold willingness-to-pay lies between $50,000 - $75,000 CDN per QALY so long as budget impact is below 1%. Above this amount, threshold CE falls to below $50,000/QALY. Only rarely does anyone suggest that additional funds should be requested to fund one of the new alternatives. Full results should be available during the summer of 2007. Conclusion: This paper helps to explain part of the observed variation in lambda among newly approved medical interventions.
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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 | 0,059 | 0,167 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».