Accounting for Timing when Assessing Health-Related Policies
Notice bibliographique
Résumé
The primary focus of this paper is to offer guidance on the analysis of time streams of effects that a project may have so that they can be discounted appropriately. This requires a framework that identifies the common parameters that need to be assessed, whether conducting cost-effectiveness or benefit-cost analysis. The quantification and conversion of the time streams of different effects into their equivalent health, health care cost or consumption effects avoids embedding multiple arguments in discounting policies. This helps to identify where parameters are likely to differ in particular contexts, what type of evidence would be relevant, what is currently known and how this evidence might be strengthened. The current evidence available to support the assessment of the key parameters is discussed and possible estimates and default assumptions are suggested. Reporting the results in an extensive way is recommended. This makes the assessments required explicit so the impact of alternative assumptions can be explored and analysis updated as better estimates evolve. Some projects will have effects across different countries where some or all of these parameters will differ. Therefore, the net present value of a project will be the sum of the country specific net present values rather than the sum of effects across countries discounted at some common rate.
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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 | 0,147 | 0,370 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».