Systematic Review of Economic Evaluations in Plastic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Economic evaluations are quantitative methods comparing alternative interventions using cost data and expected outcomes. They are used to recommend/dissuade adoption of new surgical interventions and compare different clinical pathways, settings (inpatient/outpatient), or time horizons to determine which procedure may be more cost-effective. The objective of this systematic review was to describe all published English economic evaluations related to a plastic surgery domain. METHODS: A comprehensive English literature review of the MEDLINE, EMBASE, The Cochrane Library, Health Economic Evaluations Database, Ovid Health Star, and Business Source Complete databases was conducted (January 1, 1986, to June 15, 2012). Articles were assessed by two independent reviewers using predefined data fields and selected using specific inclusion criteria. Extracted information included country of origin, journal, and date of publication. Domain of plastic surgery and type of economic evaluation were ascertained. RESULTS: Ninety-five articles were included in the final analysis, with cost analysis being the most common economic evaluation (82 percent). Full economic evaluations represented 18 percent. General cutaneous disorders/burns (24 percent), breast surgery (20 percent), and "multiple" (15 percent) were the top domains studied. Authors were predominantly based in the United States (56 percent) and published in the journal Plastic and Reconstructive Surgery (22 percent), with a significant proportion (40 percent) published in the last 5 years. CONCLUSIONS: Partial economic assessments (cost analyses) with limited benefit represent the majority of economic evaluations in plastic surgery. This suggests an urgent need to alert plastic surgeons to the advantages of full economic evaluations (cost-effectiveness and cost utility analyses) and the need to perform such rigorous analyses.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».