Future Directions for Cost-effectiveness Analyses in Health and Medicine
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In 2016, the Second Panel on Cost-effectiveness in Health and Medicine updated the seminal work of the original panel from 2 decades earlier. The Second Panel had an opportunity to reflect on the evolution of cost-effectiveness analysis (CEA) and to provide guidance for the next generation of practitioners and consumers. In this article, we present key topics for future research and policy. METHODS: During the course of its deliberations, the Second Panel discussed numerous topics for advancing methods and for improving the use of CEA in decision making. We identify and consider 7 areas for which the panel believes that future research would be particularly fruitful. In each of these areas, we highlight outstanding research needs. The list is not intended as an exhaustive inventory but rather a set of key items that surfaced repeatedly in the panel's discussions. In the online Appendix , we also list and expound briefly on 8 other important topics. RESULTS: We highlight 7 key areas: CEA and perspectives (determining, valuing, and summarizing elements for the analysis), modeling (comparative modeling and model transparency), health outcomes (valuing temporary health and path states, as well as health effects on caregivers), costing (a cost catalogue, valuing household production, and productivity effects), evidence synthesis (developing theory on learning across studies and combining data from clinical trials and observational studies), estimating and using cost-effectiveness thresholds (empirically representing 2 broad concepts: opportunity costs and public willingness to pay), and reporting and communicating CEAs (written protocols and a quality scoring system). CONCLUSIONS: Cost-effectiveness analysis remains a flourishing and evolving field with many opportunities for research. More work is needed on many fronts to understand how best to incorporate CEA into policy and practice.
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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 | 0,314 | 0,536 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,019 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,004 |
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 ».