Dangerous Omissions: The Consequences of Ignoring Decision Uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To demonstrate that decisions based on expected net benefit (NB) will be inappropriate when agencies cannot commission or mandate additional research. To establish the opportunity costs of decision uncertainty and illustrate their impact on appropriate decision rules in cost-effectiveness analysis. Background: The decision to adopt a technology should be based on expected NB and the uncertainty around that estimate should inform the simultaneous decision to demand or commission further research. However, institutions with the remit for making adoption decisions often lack the remit to demand that further research is conducted and are separated from those responsible for commissioning research. Such decision-makers do not directly control future research, so the adoption decision is their only policy instrument. Methods: The prospects of acquiring further evidence about a technology are not independent of the adoption decision. The incentives for conducting future research can be reduced and further experimental research may be regarded as unethical once a technology is adopted. The opportunity cost of adoption should include the forgone expected value of information (EVI) for current and future patients. The opportunity costs of rejecting an apparently cost-effective technology will be the additional NB forgone by current and future patients. Using decision theory and value of information analysis we are able to establish appropriate decision rules which take account of these opportunity costs and an assessment of the uncertainty surrounding when new evidence may become available. Results: We show that in many circumstances the opportunity costs of adoption (EVI forgone) can exceed the opportunity costs of rejection (NB forgone): a technology which appears cost-effective should be rejected. We show that the incremental cost-effectiveness ratio ICER must always be less than the threshold and must be reduced to compensate for more decision uncertainty. This introduces incentives on sponsors to provide more evidence or reduce the price of technologies. We also integrate over the uncertainty surrounding the arrival of further evidence and present appropriate decision rules in terms of expected opportunity loss. Conclusions: Decisions based on expected NB do not account for the full opportunity costs of a decision to adopt a technology. Failure to account for these opportunity costs results in decision rules that are too permissive and will undermine the evidence base for clinical practice.
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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 | 0,219 | 0,574 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».