Consolidated Health Economic Evaluation Reporting Standards (CHEERS) 2022 Explanation and Elaboration: A Report of the ISPOR CHEERS II Good Practices Task Force
Notice bibliographique
Résumé
Health economic evaluations are comparative analyses of alternative courses of action in terms of their costs and consequences. The Consolidated Health Economic Evaluation Reporting Standards (CHEERS) statement, published in 2013, was created to ensure health economic evaluations are identifiable, interpretable, and useful for decision making. It was intended as guidance to help authors report accurately which health interventions were being compared and in what context, how the evaluation was undertaken, what the findings were, and other details that may aid readers and reviewers in interpretation and use of the study. The new CHEERS 2022 statement replaces the previous CHEERS reporting guidance. It reflects the need for guidance that can be more easily applied to all types of health economic evaluation, new methods and developments in the field, and the increased role of stakeholder involvement including patients and the public. It is also broadly applicable to any form of intervention intended to improve the health of individuals or the population, whether simple or complex, and without regard to context (such as healthcare, public health, education, and social care). This Explanation and Elaboration Report presents the new CHEERS 2022 28-item checklist with recommendations and explanation and examples for each item. The CHEERS 2022 statement is primarily intended for researchers reporting economic evaluations for peer-reviewed journals and the peer reviewers and editors assessing them for publication. Nevertheless, we anticipate familiarity with reporting requirements will be useful for analysts when planning studies. It may also be useful for health technology assessment bodies seeking guidance on reporting, given that there is an increasing emphasis on transparency in decision making.
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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 | 0,483 | 0,789 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,021 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,038 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».