Disinvestment in cancer care: a survey investigating European countries’ opinions and views
Notice bibliographique
Résumé
Background: The current economic context calls for rationalizing health resources that can be pursued through disinvestment from low value health technologies to invest in the best performing ones, ensuring high healthcare quality. Oncology is a field where, because of high costs of health technologies and rapid innovation, disinvestment is crucial. Methods: On this basis, the research team investigated through a survey, based on a questionnaire, opinions and views of representatives of European countries about disinvestment, in terms of fields of application, potential advocates and barriers, specifically focusing on cancer care. Results: A total of 17 questionnaires were filled in (response rate: 32.1%). The survey showed disinvestment is applied in several countries as a tool for containing health care expenditures and identifying obsolete technologies/ineffective interventions. Clinicians' resistance to change and industries' opposition are recognized as the most important barriers to the implementation of disinvestment policies. Potential targets of disinvestment in cancer are seen in diagnostic and therapeutic areas. Conclusion: Despite the agreement on fields of waste and of disinvestment policies, operational methods to put disinvestment in place are lacking. Since they should rely on an inclusive assessment of the technology, Health Technology Assessment may represent a good approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,100 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».