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Enregistrement W4287306735 · doi:10.1186/s41256-022-00258-y

Does health economics research align with the disease burden in the Middle East and North Africa region? A systematic review of economic evaluation studies on public health interventions

2022· review· en· W4287306735 sur OpenAlexfundno aff
Mouaddh Abdulmalik Nagi, Mustafa Ali Ali Rezq, Sermsiri Sangroongruangsri, Montarat Thavorncharoensap, Pramitha Esha Nirmala Dewi

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Research and Policy · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Technology Assessment internationalMahidol University
Mots-clésPublic healthChecklistPsychological interventionEconomic evaluationHealth economicsMedicineEnvironmental healthHealth careMiddle EastScopusDiseaseDisease burdenMEDLINEEconomic growthGeographyPopulationPolitical sciencePsychologyEconomicsPathologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Economic evaluation studies demonstrate the value of money in health interventions and enhance the efficiency of the healthcare system. Therefore, this study reviews published economic evaluation studies of public health interventions from 26 Middle East and North Africa (MENA) countries and examines whether they addressed the region's major health problems. METHODS: PubMed and Scopus were utilized to search for relevant articles published up to June 26, 2021. The reviewers independently selected studies, extracted data, and assessed the quality of studies using the Consolidated Health Economic Evaluation Reporting Standards (CHEERS) checklist. RESULTS: The search identified 61 studies. Approximately half (28 studies; 46%) were conducted in Israel and Iran. The main areas of interest for economic evaluation studies were infectious diseases (21 studies; 34%), cancers (13 studies; 21%), and genetic disorders (nine studies; 15%). Five (8%), 39 (64%), 16 (26%), and one (2%) studies were classified as excellent, high, average, and poor quality, respectively. The mean of CHEERS checklist items reported was 80.8% (SD 14%). Reporting the structure and justification of the selected model was missed in 21 studies (37%), while price and conversion rates and the analytical methods were missed in 21 studies (34%). CONCLUSIONS: The quantity of economic evaluation studies on public health interventions in the MENA region remains low; however, the overall quality is high to excellent. There were obvious geographic gaps across countries regarding the number and quality of studies and gaps within countries concerning disease prioritization. The observed research output, however, did not reflect current and upcoming disease burden and risk factors trends in the MENA region.

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)0,113
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,346
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1130,346
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,011
Bibliométrie0,0190,018
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,915
Tête enseignante GPT0,639
Écart entre enseignants0,276 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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