Methodological Quality of Economic Evaluations in Integrated Care: Evidence from a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The aim of this review is to systematically assess the methodological quality of economic evaluations in integrated care and to identify challenges with conducting such studies. THEORY AND METHODS: Searches of grey-literature and scientific papers were performed, from January 2000 to December 2018. A checklist was developed to assess the quality of economic evaluations. Authors' statements of challenges encountered during their evaluations were qualitatively coded. RESULTS: Forty-four articles were eligible for inclusion. The review found that study design, measurement of cost and outcomes, statistical analysis and presentation of data were the areas with most quality variation. Authors identified challenges mostly related to time horizon of the evaluation, inadequate or lack of comparator group, contamination bias, and a post-hoc evaluation culture. DISCUSSION: Our review found significant differences in quality, with some studies showing poor methodological rigor; challenging conclusions on the cost-effectiveness of integrated care. CONCLUSION: It is essential for evaluators to use best-practice standards when planning and conducting economic evaluations, in order to build a reliable evidence base for decision-making in integrated care.
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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 | 0,307 | 0,697 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».