Economic Evaluation of Interventions for Children with Neurodevelopmental Disorders: Opportunities and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Economic evaluation is a tool used to inform decision makers on the efficiency of comparative healthcare interventions and inform resource allocation decisions. There is a growing need for the use of economic evaluations to assess the value of interventions for children with neurodevelopmental disorders (NDDs), a population that has increasing demands for healthcare services. Unfortunately, few evaluations have been conducted to date, perhaps stemming from challenges in applying existing economic evaluation methodologies in this heterogeneous population. Opportunities exist to innovate methods to address key challenges in conducting economic evaluations of interventions for children with NDDs. In this paper, we discuss important considerations and highlight areas for future work. This includes the paucity of appropriate instruments for measuring outcomes meaningful to children with NDDs and their families, difficulties in the measurement of costs due to service utilization in a wide variety of sectors, complexities in the measurement of caregiver and family effects and considerations in estimating long-term productivity costs. Innovation and application of evaluation approaches in these areas will help inform decisions around whether the resources currently spent on interventions for children with NDDs represent good value for money, or whether greater benefits for children could be generated by spending money in other ways.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,223 | 0,494 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».