Pitfalls of prioritizing cost-effectiveness in the assessment of medical innovation: A comment on Wallis and Detsky guest editorial
Notice bibliographique
Résumé
We read with interest Dr Wallis and Dr Detsky (W&D)'s comments on Health Quality Ontario (HQO)'s report on Robotic Assisted Radical Prostatectomy (RARP).1,2 We share the authors' concerns with regard to the quality of the base case costeffectiveness analysis (CEA) included in the report.The pivotal role of a single trial in parameterizing the model, the shortness of the time horizon, and the inadequate consideration of uncertainty in the evidence base are all highly problematic.However, we are also concerned that W&D go on to promote further erroneous approaches to the economic evaluation of health technologies.High quality health care resource allocation processes require the use of the best available evidence.Unfortunately, W&D's suggestions would exacerbate many of the problems with HQO's analysis rather than remedy them.
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 | 0,090 | 0,268 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,059 | 0,079 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».