OP53 A systematic review of economic evaluations of advance care planning: data limitations and ethical considerations
Notice bibliographique
Résumé
Background Evidence regarding the degree and direction of economic impacts of implementing Advance Care Planning (ACP) is inconsistent. Also, available reviews have not systematically assessed the quality of the costing data in the primary studies. We aimed to synthesize current evidence on the economic impacts of implementing ACP and explore implications for policy and practice. Methods We conducted a comprehensive search of online bibliographic databases. Reference lists of included articles were also reviewed. We assessed the quality of costing in studies using the Consensus on Health Economics Criteria Checklist (CHEC). Results We included 33 studies; the majority were from the USA (78.8%). Studies were conducted in various settings, mostly hospitals (60%). Almost 64% of studies reported cost savings from the healthcare systems’ perspectives; no study included patients’ perspectives (out-of-pocket-costs). Assessing quality of costing using CHEC revealed weaknesses in studies including: flaws with costs identification (37.9%), measurement (39.3%), and valuation (44.8%); no consideration of intervention costs (87.9%); not including all relevant variables in sensitivity analyses (34.5%); and not discounting the costs (55.6%). Discussion We detected substantial methodological issues with current economic evaluations of ACP that compromise the validity of evidence. To inform policy makers about ACP, which is a multifaceted process, methodologically robust studies are needed that capture costs of the program from all major payers. A comprehensive report on cost evaluations is highly recommended. Meanwhile, respecting patient choice remains a valid clinical basis for promoting use of ACP.
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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 | 0,415 | 0,741 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 ».