OP53 A systematic review of economic evaluations of advance care planning: data limitations and ethical considerations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background</h3> 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. <h3>Methods</h3> 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). <h3>Results</h3> 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%). <h3>Discussion</h3> 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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle