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Enregistrement W4220880682 · doi:10.1016/j.socscimed.2022.114900

The diagonal approach: A theoretic framework for the economic evaluation of vertical and horizontal interventions in healthcare

2022· article· en· W4220880682 sur OpenAlexaff
Erin Kirwin, Rachel Meacock, Jeff Round, Matt Sutton

Notice bibliographique

RevueSocial Science & Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of AlbertaInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésPsychological interventionHorizontal and verticalDiagonalComputer scienceTime horizonMathematical optimizationSet (abstract data type)Scale (ratio)Integer programmingEconomic evaluationInteger (computer science)Operations researchEconomicsMathematicsMicroeconomicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The diagonal approach is a health system funding concept wherein vertical approaches targeting specific diseases are combined with horizontal approaches intended to strengthen health systems broadly. This taxonomy can also be used to classify health system interventions as either vertical or horizontal. Previous studies have used mathematical programming to evaluate horizontal interventions, but these models have not allowed concurrent evaluation of different types of horizontal interventions or captured spillovers and intertemporal effects. This paper aims to develop a theoretic framework for the diagonal approach. The framework is articulated through integer programming, maximizing health benefits given constraints by identifying the optimal set of both vertical and horizontal interventions to fund. The theoretic framework for the diagonal approach is developed by synthesizing and expanding three prior works. The decision problem is synthesised to allow concurrent evaluation of three different types of horizontal interventions, those: (i) improving health system efficiency, (ii) improving capacity, and (iii) investing in new platforms. Linear programs are converted to integer form, relaxing previous assumptions related to constant returns to scale and divisibility of interventions. The framework is expanded to evaluate multiple budget constraints and options for new platforms. A new form for the value function is used to estimate the benefits of intervention combinations, capturing spillovers between vertical and horizontal interventions and dynamic returns to scale. The decision problem is specified inferotemporally, explicitly capturing the impact of the time horizon on the optimal choice set. Dynamic examples are provided to demonstrate the advantages of the diagonal approach over prior frameworks. This framework extends existing works, enabling simultaneous comparison of various combinations of both vertical and horizontal interventions, capturing spillovers and intertemporal effects. The diagonal approach framework defines decision problems flexibly and realistically, forming the basis for future applied work. Implementation would improve resource allocation and patient health outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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.

Tête enseignante Opus0,392
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,106 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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