How Does Cost-Effectiveness Analysis Inform Health Care Decisions?
Notice bibliographique
Résumé
Cost-effectiveness analysis (CEA) provides a formal assessment of trade-offs involving benefits, harms, and costs inherent in alternative options.CEA has been increasingly used to inform public and private organizations' reimbursement decisions, benefit designs, and price negotiations worldwide.Despite the lack of centralized efforts to promote CEA in the United States, the demand for CEA is growing.This article briefly reviews the history of CEA in the United States, highlights advances in practice guidelines, and discusses CEA's ethical challenges.It also offers a way forward to inform health care decisions.To claim one AMA PRA Category 1 Credit TM for the CME activity associated with this article, you must do the following: (1) read this article in its entirety, (2) answer at least 80 percent of the quiz questions correctly, and (3) complete an evaluation.The quiz, evaluation, and form for claiming AMA PRA Category 1 Credit TM are available through the AMA Ed Hub TM .
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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 | 0,232 | 0,605 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,018 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».