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Enregistrement W4388440588 · doi:10.1016/j.jclinepi.2023.10.024

Transparency, openness, and reproducible research practices are frequently underused in health economic evaluations

2023· article· en· W4388440588 sur OpenAlexafffund
Ferrán Catalá-López, Manuel Ridao-López, Laura Tejedor-Romero, Lisa Caulley, Brian Hutton, Don Husereau, Adolfo Alonso‐Arroyo, Enrique Bernal‐Delgado, Michael Drummond, David Moher

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensOttawa Public HealthInstitute of Health EconomicsUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIICentro de Investigación Biomédica en Red de Salud MentalUniversity of Ottawa
Mots-clésOpenness to experienceTransparency (behavior)Psychological interventionMEDLINEHealth careEconomic evaluationBusinessMedicinePublic economicsAccountingPolitical scienceNursingPsychologyEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To investigate the extent to which articles of economic evaluations of healthcare interventions indexed in MEDLINE incorporate research practices that promote transparency, openness, and reproducibility. STUDY DESIGN AND SETTING: We evaluated a random sample of health economic evaluations indexed in MEDLINE during 2019. We included articles written in English reporting an incremental cost-effectiveness ratio in terms of costs per life years gained, quality-adjusted life years, and/or disability-adjusted life years. Reproducible research practices, openness, and transparency in each article were extracted in duplicate. We explored whether reproducible research practices were associated with self-report use of a guideline. RESULTS: We included 200 studies published in 147 journals. Almost half were published as open access articles (n = 93; 47%). Most studies (n = 150; 75%) were model-based economic evaluations. In 109 (55%) studies, authors self-reported use a guideline (e.g., for study conduct or reporting). Few studies (n = 31; 16%) reported working from a protocol. In 112 (56%) studies, authors reported the data needed to recreate the incremental cost-effectiveness ratio for the base case analysis. This percentage was higher in studies using a guideline than studies not using a guideline (72/109 [66%] with guideline vs. 40/91 [44%] without guideline; risk ratio 1.50, 95% confidence interval 1.15-1.97). Only 10 (5%) studies mentioned access to raw data and analytic code for reanalyses. CONCLUSION: Transparency, openness, and reproducible research practices are frequently underused in health economic evaluations. This study provides baseline data to compare future progress in the field.

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)0,850
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,949
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,8500,949
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0270,028
Études des sciences et des technologies0,0060,028
Communication savante0,0280,029
Science ouverte0,0080,019
Intégrité de la recherche0,0090,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,956
Tête enseignante GPT0,741
Écart entre enseignants0,215 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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