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Enregistrement W2750682848 · doi:10.1017/s0266462317000642

COST-EFFECTIVENESS IMPACTS CANCER CARE FUNDING DECISIONS IN BRITISH COLUMBIA, CANADA, EVIDENCE FROM 1998 TO 2008

2017· article· en· W2750682848 sur OpenAlexaffabout
Zahra Ismail, Stuart Peacock, Laurel Kovacic, Jeffrey S. Hoch

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensBC Cancer AgencySimon Fraser UniversityCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChristian ministryCost effectivenessPsychological interventionLogistic regressionOdds ratioOddsMedicineActuarial scienceDemographyPolitical scienceBusinessSociologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The Priorities and Evaluation Committee (PEC) funding recommendations for new cancer drugs in British Columbia, Canada have been based on both clinical and economic evidence. The British Columbia Ministry of Health makes funding decisions. We assessed the association between cost-effectiveness of cancer drugs considered from 1998 to 2008 and the subsequent funding decisions. METHODS: All proposals submitted to the PEC between 1998 and 2008 were reviewed, and the association between cost-effectiveness and funding decisions was examined by (i) using logistic regression to test the hypothesis that interventions with higher incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) have a lower probability of receiving a positive funding decision and (ii) using parametric and nonparametric tests to determine if a statistically significant difference exists between the mean cost-effectiveness of funded versus not funded proposals. A sub-analysis was conducted to determine if the findings varied across different outcome measures. RESULTS: Of the 149 proposals reviewed, 78 reported cost-effectiveness using various outcome measures. In the proposals that used life-years gained as the outcome (n = 22), a statistically significant difference of nearly $115,000 was observed between the mean ICERs for funded proposals ($42,006) and for unfunded proposals ($156,967). An odds ratio indicating higher ICERs have a lower probability of being funded was also found to be statistically significant (p < .05). CONCLUSIONS: Economic evidence appears to play a role in British Columbia cancer funding decisions from 1998 to 2008; other decision-making criteria may also have an important role in recommendations and subsequent funding decisions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,306
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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