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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,191 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes 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 ».