Resource allocation in public sector programmes: does the value of a life differ between governmental departments?
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The value of a life is regularly monetised by government departments for informing resource allocation. Guidance documents indicate how economic evaluation should be conducted, often specifying precise values for different impacts. However, we find different values of life and health are used in analyses by departments within the same government despite commonality in desired outcomes. This creates potential inconsistencies in considering trade-offs within a broader public sector spending budget. We provide evidence to better inform the political process and to raise important issues in assessing the value of public expenditure across different sectors. METHODS: Our document analysis identifies thresholds, explicitly or implicitly, as observed in government-related publications in the following public sectors: health, social care, transport, and environment. We include both demand-side and supply-side thresholds, understood as societies' and governments' willingness to pay for health gains. We look at key countries that introduced formal economic evaluation processes early on and have impacted other countries' policy development: Australia, Canada, Japan, New Zealand, the Netherlands, and the United Kingdom. We also present a framework to consider how governments allocate resources across different public services. RESULTS: Our analysis supports that identifying and describing the Value of a Life from disparate public sector activities in a manner that facilitates comparison is theoretically meaningful. The optimal allocation of resources across sectors depends on the relative position of benefits across different attributes, weighted by the social value that society puts on them. The value of a Quality-Adjusted Life Year is generally used as a demand-side threshold by Departments of transport and environment. It exceeds those used in health, often by a large enough proportion to be a multiple thereof. Decisions made across departments are generally based on an unspecified rationing rule. CONCLUSIONS: Comparing government expenditure across different public sector departments, in terms of the value of each department outcome, is not only possible but also desirable. It is essential for an optimal resource allocation to identify the relevant social attributes and to quantify the value of these attributes for each department.
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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 | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle