An Introduction to the Main Types of Economic Evaluations Used for Informing Priority Setting and Resource Allocation in Healthcare: Key Features, Uses, and Limitations
Notice bibliographique
Résumé
Economic evidence is increasingly being used for informing health policies. However, the underlining principles of health economic analyses are not always fully understood by non-health economists, and inappropriate types of analyses, as well as inconsistent methodologies, may be being used for informing health policy decisions. In addition, there is a lack of open access information and methodological guidance targeted to public health professionals, particularly those based in low- and middle-income country (LMIC) settings. The objective of this review is to provide a comprehensive and accessible introduction to economic evaluations for public health professionals with a focus on LMIC settings. We cover the main principles underlining the most common types of full economic evaluations used in healthcare decision making in the context of priority setting (namely cost-effectiveness/cost-utility analyses, cost-benefit analyses), and outline their key features, strengths and weaknesses. It is envisioned that this will help those conducting such analyses, as well as stakeholders that need to interpret their output, gain a greater understanding of these methods and help them select/distinguish between the different approaches. In particular, we highlight the need for greater awareness of the methods used to place a monetary value on the health benefits of interventions, and the potential for such estimates to be misinterpreted. Specifically, the economic benefits reported are typically an approximation, summarising the health benefits experienced by a population monetarily in terms of individual preferences or potential productivity gains, rather than actual realisable or fiscal monetary benefits to payers or society.
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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 | 0,039 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
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 ».