Health Economists on Involving Patients in Modeling: Potential Benefits, Harms, and Variables of Interest
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient involvement in health economics modeling has been advocated on numerous grounds, including as a way to better manage social and ethical value judgments in the modeling process. However, some have pointed to potential risks and variables that could influence the overall benefit of involvement. To inform future research, there is a need to generate knowledge on potential benefits, harms, and variables relevant to patient involvement in health economics modeling. METHODS: This analysis used data from a qualitative study in which 22 health economists were asked their views on the possibility of involving patients in the modeling process. Using qualitative methods, the authors organized participants' responses into theory-driven categories ("potential benefits", "potential harms", "variables of interest") and identified data-driven themes and subthemes within those categories. RESULTS: Findings point to potential benefits and harms to the model, modeler, patient, and modeling process. Variables of interest relevant to future research included patients' specific roles, modeler and patient characteristics, the goals of modeling, dynamics among participators, and features of high-level procedures. The findings raise a number of specific questions that may be fruitful to explore in future research on patient involvement in health economics modeling.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».