Ordering Cost-Effectiveness Management Studies in Healthcare: A PRISMA-Compliant Systematic Literature Review and Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The issue of effectiveness in healthcare plays a role in international debates. The search for adequate tools allowing management to evaluate the correct allocation of resources becomes increasingly necessary. Cost-effectiveness analysis responds to this need, but the variety of tools and solutions proposed makes their application and replicability complex. The aim of this study was to create a starting approach model useful to researchers and professionals to cost-effectiveness problem solving. The study integrates two approaches by unifying the PRISMA-Compliant Systematic Literature Review and Bibliometric Analysis. The results obtained from the analysis are manifold. Scientific production related to cost-effectiveness in healthcare has increased in the last ten years and is mainly concentrated in three sources. Researchers insert multiple keywords into the articles, but the main ones are cost effectiveness analysis, human, health care cost. The topics covered can be divided into two clusters, which can be further divided into several subgroups. PRISMA analysis reinforces and confirms what has been identified through bibliometric analysis: in cost-effectiveness analysis different methodological bases are applicable to specific individual topics; in particular, the most used approaches to evaluate cost-effectiveness are DES (discrete event simulation) and Mathematical-statistical analysis methodologies, whose applications need the highlighted data. The study also underlines the literature absence of some specific topics such as spillover from primary and secondary health prevention activities, organization of services, rehabilitation activities, centralization of services related to contracts and PPPs, evaluation of infra-hospital care pathways.
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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 | 0,010 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,020 |
| 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 ».