Why it is so challenging to perform economic evaluations of interventions in autism and what to do about it
Notice bibliographique
Résumé
Economic evaluation is used to determine the optimal provision of services and programs under budget constraints and to inform public and private payer funding decisions. To maximize value-for-money in the design and delivery of programs and services for persons with autism spectrum disorder (ASD), it's essential to generate high-quality economic evidence to inform budget allocation. There is a paucity however, of economic evaluations of interventions for ASD. This is due in part to challenges in conducting economic evaluations in this population and the lack of guidance on suitable approaches. These challenges are related to the inherent heterogeneity of the autistic population; establishing short- and long-term effectiveness; measurement of costs and the availability of valid instruments for collecting economic data; the appropriateness of outcomes for use in economic evaluation; and achieving statistical power. This commentary addresses a lack of awareness and needed guidance on these issues by discussing the challenges and providing recommendations for how economic evaluations in ASD could be improved to generate high-quality evidence for program funding 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 | 0,116 | 0,482 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».