REFLECTIONS ON THE NICE DECISION TO REJECT PATIENT PRODUCTION LOSSES
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Patient production losses occur when individuals' capacities to work, whether paid or unpaid, are impaired by illness, treatment, disability, or death. There is controversy about whether and how to include patient production losses in economic evaluations in health care. Patient production losses have not previously been considered when evaluating medications for reimbursement under the U.K. National Health Service. Proposals for value-based assessment of health technologies in the United Kingdom created renewed interest in whether and how to include costs from a wider societal perspective, such as patient production losses, within economic evaluation of healthcare interventions. METHODS: A narrative review was undertaken of theoretical, ethical, and policy issues that might inform decisions that involve the normative question of whether or not to include patient production losses in economic evaluation. RESULTS: It seems difficult to reconcile the implications of including patient production losses with the objectives of a healthcare system dedicated to providing universal healthcare coverage without regard to patients' ability to pay. CONCLUSIONS: Tax payer funded healthcare systems may legitimately adopt maximands other than health gain, but these will be at the opportunity cost of less than maximum health gains.
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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 | 0,228 | 0,459 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,045 |
| Communication savante | 0,023 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,102 | 0,098 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».