International experience in determining the cost-effectiveness thresholds
Notice bibliographique
Résumé
The article reviews international methodological guidelines, regulatory documents and existing approaches to the determination of the costeffectiveness threshold (CeT), also known as the willingness-to-pay threshold (WTP), the threshold value of the incremental cost-effectiveness ratio (ICeR), in europe (england and Wales, Scotland, Ireland, France, Belgium, Denmark, the netherlands, Germany, Sweden, Finland, norway, Poland), America (the USA, Canada, Brazil), Asia (Japan, South korea, Taiwan, Thailand), in Australia and new Zealand. The CeT is commonly used to rationalize decision-making in health cost reimbursement. The present review demonstrates that just a few countries (englandandWales,Thailand,Poland,USA) have introduced the explicit value of CeT into their decision making. Some countries (Australia,Canada,new Zealand, thenetherlands,Sweden, andBrazil) use CeT in an implicit manner implying that no specific CeT value is defined by law. In other countries (Finland,Sweden,norway,France,Germany,Denmark,Japan,South korea,Taiwan), the role of the threshold in health reimbursement remains uncertain despite the presence of HTA systems. The CeT is expressed as additional cost per unit of incremental health benefit, which is represented by quality-adjusted life year (QALY) in most counties. However,PolandandBrazilallow using life years gained (LYG) as a measure of additional benefit neglecting the quality of life. In thenetherlandsandengland, different CeT values are applied to the health technology under assessment depending on the severity or rareness of the disease and some other factors.
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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 | 0,189 | 0,317 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».