Why Do Health Economists Promote Technology Adoption Rather Than the Search for Efficiency? A Proposal for a Change in Our Approach to Economic Evaluation in Health Care
Notice bibliographique
Résumé
At a time of intense pressure on health care budgets, the technology management challenge is for disinvestment in low-value technologies and reinvestment in higher value alternatives. The aim of this article is to explore ways in which health economists might begin to redress the observed imbalance between the evaluation of new and existing in-use technologies. The argument is not against evaluating new technologies but in favor of the "search for efficiency," where the ultimate objective is to identify reallocations that improve population health in the face of resource scarcity. We explore why in-use technologies may be of low value and consider how economic evaluation analysts might embrace a broader efficiency lens, first through "technology management" (a process of analysis and evidence-informed decision making throughout a technology's life cycle) and progressing through "pathway management" (the search for efficiency gains across entire clinical care pathways). A number of model-based examples are used to illustrate the approaches.
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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 | 0,193 | 0,302 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,050 |
| Communication savante | 0,019 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».