OP144 Health Economics In Clinical Practice Guidelines: The Know-Do Gap
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Clinical practice guidelines (CPGs) are an ideal implementation mechanism for promoting effective clinical practice, but without due consideration of costs they may do more harm than good and become a source of inefficiency. The Alberta Guideline Adaptation Program sought current best practice for incorporating economic information into CPGs to better leverage health technology assessment (HTA) and health economic expertise in its guideline development program. Methods: A comprehensive, systematic review of published and grey literature was undertaken to: (i) catalogue theoretical frameworks and practical methods for incorporating economic information into CPGs and forecasting the post-implementation economic impact of CPGs; (ii) summarize current methods for evaluating the economic impact of CPGs; and, (iii) identify barriers and facilitators to incorporating economic information into CPGs. Results: Rigorous economic analyses were infrequently incorporated in CPG development. While a selection of guidance documents and CPG manuals published between 2001 and 2017 by leading CPG developers emphasized the health economist's role and the importance of incorporating economic evidence into CPGs, few provided adequate guidance on the best way to do this. There is no agreement on how best to monitor the economic impact of CPGs. Analysis of a sample of over 100 studies published between 2005 and 2013 identified the three main methods currently used to assess the post-implementation economic impact of CPGs: pre-test/post-test cost analyses, mapping studies, and modelled cost-effectiveness studies. The key elements of each study type were summarized and compared. Conclusions: The review highlighted the under-recognized know-do gap among developers with respect to using health economics information and expertise in CPG development. It identified the advantages and potential limitations of applying health economics to CPG development, as well as areas where developers can better utilize HTA researchers and health economists to improve the quality of guidelines and better document the resource implications and feasibility of the interventions they recommend.
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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 | 0,083 | 0,381 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».