Designing economic evaluations to facilitate optimal decisions: the need to avoid bias
Notice bibliographique
Résumé
Karen M Lee,1,3 Kathryn Coyle,2 Doug Coyle2,31Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH), Ottawa, ON, Canada; 2Health Economics Research Group, Brunel University, Uxbridge, UK; 3School of Epidemiology, Public Health and Preventive Medicine, University of Ottawa, Ottawa, ON, CanadaGuertin et al1 argue in their article “Bias within economic evaluations” that if researchersfail to incorporate the future availability of generics entrants for new patented drugs, the incremental cost-effectiveness ratio (ICER) will be overestimated.1 Before addressing the validity of this argument, it is first worthwhile to consider the nature of both bias and economic evaluation.Read the original paper by Guertin et al
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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 | 0,632 | 0,864 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,020 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».