Quality of reporting of economic evaluations in rehabilitation research: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The quality of reporting of health economic evaluations for rehabilitation services has been questioned, limiting the ability to provide accurate recommendations for health decisions. PURPOSE: To document current overall reporting quality of the published literature for economic evaluations of rehabilitation services using the Consolidated Health Economic Evaluation Reporting Standards (CHEERS), and to identify factors that could influence the quality of reporting. DATA SOURCES: the Cochrane Library. STUDY SELECTION: Prospective rehabilitation economic evaluation articles from 2013 to 2020 were selected. DATA EXTRACTION: Data were extracted by one reviewer and independently verified by a second reviewer. DATA SYNTHESIS/RESULTS: Title and abstracts of 3,454 papers were reviewed. 204 papers were selected for a full text screening. From those, 129 potential papers were identified to be included in this study. LIMITATIONS: Only two databases were used in data collection, and papers were selected from 2013 to 2020 only. CONCLUSIONS: Inconsistent reporting in health economic evaluations of rehabilitation services has continued, despite the availability of the CHEERS checklist. The methods of the analyzed studies were frequently under-reported, thereby creating challenges in determining whether the results reported were valid.IMPLICATIONS FOR REHABILITATIONVariable quality of reporting has been identified in rehabilitation research assessing cost-effectiveness.To grow as an area of expertise, the field of rehabilitation must produce research demonstrating its cost-effectiveness.Both rehabilitation clinicians and funders would benefit from full and transparent information to identify optimal solutions for effective and efficient 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 | 0,502 | 0,831 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».