Adherence to country-specific guidelines among economic evaluations undertaken in three high-income and middle-income countries: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the adherence of economic evaluations to the recommendations on principles of economic evaluation as stated in the country-specific guidelines for three countries across different income groups, namely, Canada, South Africa, and Egypt. METHODS: Searches were undertaken in three databases to identify economic evaluations meeting predefined inclusion criteria. Methodological and reporting standards listed in the country-specific guidelines were converted into discrete binary variables to calculate mean adherence scores. Quality appraisal was done using Drummond's checklist. Stratified analysis was undertaken to identify independent variables affecting adherence. RESULTS: We identified forty-four, seventy-nine, and sixteen economic evaluations for Canada, South Africa, and Egypt, respectively. The mean adherence score was the highest for Canada (71%), followed by South Africa (65%) and Egypt (60%). Adherence to guidelines was positively correlated with quality of studies, r = .72. Furthermore, the mean adherence score was significantly (p < .05) higher for studies using a cost-utility analysis design (72%), having local/national funding aid (72%), undertaken by a health economist (71%) and for pharmacoeconomic evaluations (70%). CONCLUSION: The quality of economic evaluations improves with adherence to country-specific guidelines. Locally funded and health-economist led health technology assessments (HTAs) should be encouraged for greater adherence to the guidelines. The HTA researchers and the HTA bodies should lay emphasis on adherence to the country-specific guidelines for improving the quality of HTA evidence.
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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 | 0,159 | 0,481 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».