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Enregistrement W3132646767 · doi:10.1186/s12962-023-00500-5

Resource allocation in public sector programmes: does the value of a life differ between governmental departments?

2023· article· en· W3132646767 sur OpenAlexaboutno aff
Patricia Cubí‐Mollá, David Mott, Nadine Henderson, Bernarda Zamora, Mendel Grobler, Martina Garau

Notice bibliographique

RevueCost Effectiveness and Resource Allocation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmgen
Mots-clésPublic economicsGovernment (linguistics)Public sectorValue (mathematics)Public healthHealth administrationResource allocationEconomicsHealth services researchHealth careHealth economicsResource (disambiguation)BusinessEconomic growthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,184
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,184
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,161
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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