Notice bibliographique
Résumé
Conventional approaches to estimating cost-effectiveness thresholds do not take into account the allocation of any welfare gain from new technologies between patients (‘consumer surplus’) and manufacturers (‘producer surplus’). Existing approaches also do not consider alternative policy objectives regarding this allocation and the implications of strategic behaviour by manufacturers (‘pricing to the threshold’). This paper proposes a new conceptual model that incorporate these considerations. A new conceptual model of the threshold was developed that incorporates strategic behaviour by manufacturers. The model accounts for the cost of developing technologies and the implications of patents and other barriers to entry (which allow for super-normal profits). The ‘optimal threshold’ is derived for each of several policy objectives regarding the distribution of welfare between patients and manufacturers. Where the policy objective is to maximize consumer surplus, the optimal threshold is lower than that implied by a conventional ‘supply-side’ approach. Where the objective is to maximize producer surplus, the optimal threshold is infinitely high, but consumer surplus is negative. Where the objective is to ensure both consumer and producer surplus are positive, the optimal threshold lies above the consumer surplus-maximizing threshold but below a conventional ‘supply-side’ threshold. If policy makers desire that patients share some of the welfare gain from new technologies, the threshold should be lower than implied by existing theoretical approaches. Thresholds currently used in practice are also too high, resulting in negative consumer surplus. This work has implications for policy making and future empirical research into the threshold.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».