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Enregistrement W4285391949 · doi:10.1007/s41669-022-00347-1

Using Health Economics to Inform Immunization Policy Across All Levels of Government

2022· article· en· W4285391949 sur OpenAlexafffundabout
Ellen Rafferty, Laura Reifferscheid, Ali Assi, Shannon E. MacDonald

Notice bibliographique

RevuePharmacoEconomics - Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGovernment (linguistics)Scope (computer science)ImmunizationWork (physics)Process (computing)Health careBusinessPublic relationsPolitical scienceEconomic growthMedicineEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Publicly funded immunization programs have grown in both complexity and scope, resulting in increased costs and more complex programmatic decision making. Economic evaluations can provide crucial information to support informed decision making. While very few countries have National Immunization Technical Advisory Groups that analyze economic information, many have started to develop processes for this purpose. Since these guidelines are being developed at the national level, we propose that regional jurisdictions, especially those responsible for healthcare (e.g., provinces, territories, states), need clear processes for incorporating this information into their immunization decision making and program implementation. We interviewed Canadian vaccine experts involved in provincial vaccine policy decision making to identify current practices, perceptions, and recommendations around incorporating economic analysis into that process. Based on these interviews, we make five recommendations: (1) economic evidence should be routinely incorporated into the decision making process; (2) economic experts should sit on, or be available to, regional advisory committees; (3) efforts should be made to build on regional expertise by increasing educational opportunities on economic evaluation; (4) processes should include guidelines for when economic analysis is not required; and (5) clarification on the role of regional advisory groups in economic analysis is needed in relation to national expertise. The information presented here provides a starting point for regional health policy experts and decision makers to work collaboratively with national partners to create transparent and effective approaches to incorporating economic analysis into vaccine decision making.

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)0,085
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,158
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0850,158
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0110,006
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0180,014
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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