Cost-effectiveness thresholds in health care: a bookshelf guide to their meaning and use
Notice bibliographique
Résumé
There is misunderstanding about both the meaning and the role of cost-effectiveness thresholds in policy decision making. This article dissects the main issues by use of a bookshelf metaphor. Its main conclusions are as follows: it must be possible to compare interventions in terms of their impact on a common measure of health; mere effectiveness is not a persuasive case for inclusion in public insurance plans; public health advocates need to address issues of relative effectiveness; a 'first best' benchmark or threshold ratio of health gain to expenditure identifies the least effective intervention that should be included in a public insurance plan; the reciprocal of this ratio - the 'first best' cost-effectiveness threshold - will rise or fall as the health budget rises or falls (ceteris paribus); setting thresholds too high or too low costs lives; failure to set any cost-effectiveness threshold at all also involves avertable deaths and morbidity; the threshold cannot be set independently of the health budget; the threshold can be approached from either the demand side or the supply side - the two are equivalent only in a health-maximising equilibrium; the supply-side approach generates an estimate of a 'second best' cost-effectiveness threshold that is higher than the 'first best'; the second best threshold is the one generally to be preferred in decisions about adding or subtracting interventions in an established public insurance package; multiple thresholds are implied by systems having distinct and separable health budgets; disinvestment involves eliminating effective technologies from the insured bundle; differential weighting of beneficiaries' health gains may affect the threshold; anonymity and identity are factors that may affect the interpretation of the threshold; the true opportunity cost of health care in a community, where the effectiveness of interventions is determined by their impact on health, is not to be measured in money - but in health itself.
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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 | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».