The Application of Cost-effectiveness Analysis in Developing Countries
Notice bibliographique
Résumé
Developing countries face imminent choices for introducing needed, effective but expensive new vaccines, given the substantial immunization resources now available from international donors. Cost-effectiveness analysis (CEA) is a tool that decision-makers can use for efficiently allocating expanding resources. However, although CEA has been increasingly applied in developing-country settings since the 1990’s, its use lags behind that in industrialized countries. This thesis explored how CEA could be made more relevant for decision-making in developing countries through 1) identifying the limitations for using CEA in developing countries 2) identifying guidelines for CEA specific to developing countries 3) identifying the impact of donor funding on CEA estimation 4) identifying areas for enhancement in the 1996 “Reference Case” (a standard set of methods) recommended by the US Panel on Cost-Effectiveness in Health and Medicine, and 5) better understanding the decision-making environment in developing countries.\n\nFocusing on pediatric immunization in developing countries, thematic analysis was used to distill key concepts from 157 documents spanning health economics, clinical epidemiology and health financing. 11 key informants, researchers active in developing countries, were also interviewed to explore the production and use of evidence in public health decision-making. \n\nResults showed a divergence between industrialized and developing nations in the emphases of methodological difficulties, in the general application of CEA, and the types of guidelines available. Explicitly considering donor funding costs and effects highlighted the need to specify an appropriate perspective and address policy-related issues of affordability and sustainability. Key informant interviews also revealed that opinion-makers, international organizations and the presence of local vaccine manufacturing have significant influence on decision-making. It is suggested that CEA could be more useful with a broadened reference case framework that included multiple perspectives, sensitivity analysis exploring differential discount rates (upper limits exceeding 10% for costs, declining from 3% for benefits) and supplemental reports to aid decision-making (budgetary and sustainability assessments). \n\nThis study has implications for improving health outcomes globally in the context of public-private collaborative health funding. Further research could explore defining an extra-societal (multi-country) perspective to aid in efficient allocation of immunization resources among countries.
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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 | 0,250 | 0,450 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».