The Development of a Consistent Europe-Wide Approach to Investigating the Economic Impact of Myalgic Encephalomyelitis (ME/CFS): A Report from the European Network on ME/CFS (EUROMENE)
Notice bibliographique
Résumé
We have developed a Europe-wide approach to investigating the economic impact of Myalgic Encephalomyelitis/Chronic Fatigue Syndrome (ME/CFS), facilitating acquisition of information on the economic burden of ME/CFS, and international comparisons of economic costs between countries. The economic burden of ME/CFS in Europe appears large, with productivity losses most significant, giving scope for substantial savings through effective prevention and treatment. However, economic studies of ME/CFS, including cost-of-illness analyses and economic evaluations of interventions, are problematic due to different, arbitrary case definitions, and unwillingness of doctors to diagnose it. We therefore lack accurate incidence and prevalence data, with no obvious way to estimate costs incurred by undiagnosed patients. Other problems include, as for other conditions, difficulties estimating direct and indirect costs incurred by healthcare systems, patients and families, and heterogeneous healthcare systems and patterns of economic development across countries. We have made recommendations, including use of the Fukuda (CDC-1994) case definition and Canadian Consensus Criteria (CCC), a pan-European common symptom checklist, and implementation of prevalence-based cost-of-illness studies in different countries using an agreed data list. We recommend using purchasing power parities (PPP) to facilitate international comparisons, and EuroQol-5D as a generic measure of health status and multi-attribute utility instrument to inform future economic evaluations in ME/CFS.
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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 | 0,073 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».