Multicriteria decision analysis (MCDA) in health care: a systematic review of the main characteristics and methodological steps
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The health area is one of the most affected systems on the perspective of decision-making with multiobjectives, thus becoming prone to errors in the final solution, however, multicriteria decision analysis (MDCA) appears as an aid tool for this process decision-making. Therefore,the present study aims to analyze and synthesize articles found in the literature, involing MCDA in health care, evaluating general issues and methodological aspects, structuring them in a single work. METHODS: Surveys in the bibliographic databases SCOPUS and PUBMED indicated 1852 documents on the subject, however after a careful verificatios, 66 studies were selected to be analyzed completely. The data extracted from the included articles were organized into a spreadsheet for the preparation of analysis, and the technique used was descriptive statistics. RESULTS: It was possible to identify a growth trend in the application of the MCDA in the health area, but no dominance was identified in relation to the authors of the publication and the periodicals where they are published, but some countries stood out in terms of the number of published researches, such as: Canada and Turkey. In defining the decision problem, and in defining criteria, the "literature" presented the greatest demand for those who wish to structure their decision problem. Finally, it was verified by the analysis of the problem, that the MCDA to solve the problems of ranking has comprehensive application and that there is a greater incidence in the use of the AHP and Logic methods Fuzzy. CONCLUSION: With this, it is possible to observe, through the data of this review, that more than the multicriteria methods, the multicriteria decision model has been highlighted, also in the health area. In addition, the study can guide new applications and techniques using MCDA in the health care.
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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 | 0,055 | 0,143 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle