Practices of decision making in priority setting and resource allocation: a scoping review and narrative synthesis of existing frameworks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to growing expenditures, health systems have been pushed to improve decision-making practices on resource allocation. This study aimed to identify which practices of priority setting and resource allocation (PSRA) have been used in healthcare systems of high-income countries. METHODS: A scoping literature review (2007-2019) was conducted to map empirical PSRA activities. A two-stage screening process was utilized to identify existing approaches and cluster similar frameworks. That was complemented with a gray literature and horizontal scanning. A narrative synthesis was carried out to make sense of the existing literature and current state of PSRA practices in healthcare. RESULTS: One thousand five hundred eighty five references were found in the peer-reviewed literature and 25 papers were selected for full-review. We identified three major types of decision-making framework in PSRA: 1) Program Budgeting and Marginal Analysis (PBMA); 2) Health Technology Assessment (HTA); and 3) Multiple-criteria value assessment. Our narrative synthesis indicates these formal frameworks of priority setting and resource allocation have been mostly implemented in episodic exercises with poor follow-up and evaluation. There seems to be growing interest for explicit robust rationales and ample stakeholder involvement, but that has not been the norm in the process of allocating resources within healthcare systems of high-income countries. CONCLUSIONS: No single dominate framework for PSRA appeared as the preferred approach across jurisdictions, but common elements exist both in terms of process and structure. Decision-makers worldwide can draw on our work in designing and implementing PSRA processes in their contexts.
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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 | 0,223 | 0,365 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,049 | 0,047 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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; 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 ».