Using a Health Economic Framework to Prioritize Quality Indicators: An Example With Smoking Cessation in Chronic Obstructive Pulmonary Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background. Health care performance monitoring is a major focus of the modern quality movement, resulting in widespread development of quality indicators and making prioritizations an increasing focus. Currently, few prioritization methods of performance measurements give serious consideration to the association of performance with expected health benefits and costs. We demonstrate a proof-of-concept application of using a health economic framework to prioritize quality indicators by expected variations in population health and costs, using smoking cessation in chronic obstructive pulmonary disease (COPD) as an example. Methods. We developed a health state transition, microsimulation model to represent smoking cessation practices for adults with COPD from the health care payer perspective in Ontario, Canada. Variations in life years, quality-adjusted life years (QALYs), and lifetime costs were associated with changes in performance. Incremental net health benefit (INHB) was used to represent the joint variation in mortality, morbidity, and costs associated with the performance of each quality indicator. Results. Using a value threshold of $50,000/QALY, the indicators monitoring assessment of smoking status and smoking cessation interventions were associated with the largest INHBs. Combined performance variations among groups of indicators showed that 81% of the maximum potential INHB could be represented by three out of the six process indicators. Conclusions. A health economic framework can be used to bring dimensions of population health and costs into explicit consideration when prioritizing quality indicators. However, this should not preclude policymakers from considering other dimensions of quality that are not part of this framework.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».