Do Patients Registered with CAM-Trained GPs Really Use Fewer Health Care Resources and Live Longer? A Response to Kooreman and Baars - European Journal of Health Economics (2012), 13:469-776
Notice bibliographique
Résumé
We read with interest the article by Kooreman and Baars, which aimed to explore the cost-effectiveness of CAM (complementary and alternative medicine) compared with conventional medicine. More specifically, this paper compared health care costs and mortality rates across two patient populations; the primary distinguishing feature being whether or not patients' general practitioners (GP) had completed certified additional training in CAM. The paper addresses an important and thought-provoking issue, and adds to a relatively small (though not neglected) area of health economics research. The authors assert that patients registered to a CAM-GP have lower health care costs and mortality rates. Although specific policy implications are not discussed in the article, one would assume that the authors would infer that their results provide support for CAM on the grounds of cost-effectiveness. We believe these findings could be widely cited, as is commonplace for supportive CAM research. For this reason we feel that further discussion is necessary, particularly with regard to the methods of analysis and the reporting of empirical results.
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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 | 0,023 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».