Describing practices of priority setting and resource allocation in publicly funded health care systems of high-income countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthcare spending has grown over the last decades in all developed countries. Making hard choices for investments in a rational, evidence-informed, systematic, transparent and legitimate manner constitutes an important objective. Yet, most scientific work in this area has focused on developing/improving prescriptive approaches for decision making and presenting case studies. The present work aimed to describe existing practices of priority setting and resource allocation (PSRA) within the context of publicly funded health care systems of high-income countries and inform areas for further improvement and research. METHODS: An online qualitative survey, developed from a theoretical framework, was administered with decision-makers and academics from 18 countries. 450 individuals were invited and 58 participated (13% of response rate). RESULTS: We found evidence that resource allocation is still largely carried out based on historical patterns and through ad hoc decisions, despite the widely held understanding that decisions should be based on multiple explicit criteria. Health technology assessment (HTA) was the tool most commonly indicated by respondents as a formal priority setting strategy. Several approaches were reported to have been used, with special emphasis on Program Budgeting and Marginal Analysis (PBMA), but limited evidence exists on their evaluation and routine use. Disinvestment frameworks are still very rare. There is increasing convergence on the use of multiple types of evidence to judge the value of investment options. CONCLUSIONS: Efforts to establish formal and explicit processes and rationales for decision-making in priority setting and resource allocation have been still rare outside the HTA realm. Our work indicates the need of development/improvement of decision-making frameworks in PSRA that: 1) have well-defined steps; 2) are based on multiple criteria; 3) are capable of assessing the opportunity costs involved; 4) focus on achieving higher value and not just on adoption; 5) engage involved stakeholders and the general public; 6) make good use and appraisal of all evidence available; and 6) emphasize transparency, legitimacy, and fairness.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,056 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».