Economic evaluation of programs or interventions in the management of rheumatoid arthritis: defining a consensus-based reference case.
Notice bibliographique
Résumé
Improvement in the quality of economic evaluation could be documented as a consequence of international and national standardization efforts. One such effort is the recommendation that all economic evaluations in a given field produce findings in a standard format using a reference case. A reference case-based economic evaluation would adhere to specific settings with regard to outcomes, comparators, modeling techniques, and use of costs to facilitate comparisons among economic evaluations performed with the same objective. In the past, the Outcome Measures in Rheumatology Clinical Trials (OMERACT) consensus conference has successfully developed widely used, consensus-based outcome criteria for clinical improvement in rheumatoid arthritis (RA). Present efforts are being directed at the development of recommendations for the type and format of a reference case economic evaluation for newly developed disease modifying antirheumatic drugs (DMARD). This document discusses 13 important elements that experts considered to be relevant for the development of a reference case recommendation for economic evaluations in RA. We provide the rationale for each element and discuss how each element has been addressed in published economic evaluations of DMARD.
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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 | 0,361 | 0,489 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».