Understanding Harris’ understanding of CEA: is cost effective resource allocation undone?
Notice bibliographique
Résumé
Harris has been a vocal critic of CEA and the QALY for over 20 years. In this paper we attempt to summarise and evaluate both Harris’ criticisms of CEA and the alternative procedures he commends to health care decision makers. Harris’ basic position is that all health benefits are indivisible and, unless a strong argument can be made, of equal worth. He argues individuals have a right to treatment that cannot be denied by a decision maker on the basis of their ability to benefit and therefore that life saving treatments dominate life enhancing treatments in all circumstances, regardless of the QALY benefits in both cases. In this paper we review Harris’ arguments against the use of CEA and QALYs and critically appraise his suggestions for alternative approaches to health care resource allocation. We conclude that whilst his work has challenged the proponents of CEA and QALYs to be explicit about the method’s discriminatory characteristics, his arguments are largely based upon the flawed assumptions that lives can be saved, rather than death postponed; and that opportunity cost can be sidestepped by attempting to impose the same outcome for all.
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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 | 0,031 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,034 |
| Communication savante | 0,008 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| 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 ».