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Enregistrement W4389272687 · doi:10.1007/s40273-023-01321-3

Recommendations for Emerging Good Practice and Future Research in Relation to Family and Caregiver Health Spillovers in Health Economic Evaluations: A Report of the SHEER Task Force

2023· article· en· W4389272687 sur OpenAlexaff
Edward Henry, Hareth Al‐Janabi, Werner Brouwer, John Cullinan, Lidia Engel, Susan Griffin, Claire Hulme, Pritaporn Kingkaew, Andrew Lloyd, Nalin Payakachat, Becky Pennington, Luz María Peña-Longobardo, Lisa A. Prosser, Koonal Shah, Wendy J. Ungar, Thomas Wilkinson, Eve Wittenberg

Notice bibliographique

RevuePharmacoEconomics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesIrish Research CouncilUniversity of GalwayNational Institute for Health and Care ResearchHealth Service ExecutiveHarvard T.H. Chan School of Public HealthTufts Medical Center
Mots-clésHealth economicsQuality of Life ResearchPsychological interventionTask forceTask (project management)Public healthHealth administrationPublic economicsRelation (database)Health carePsychologyMedicineBusinessEconomicsPolitical scienceEconomic growthNursingManagementComputer sciencePsychiatryPublic administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Omission of family and caregiver health spillovers from the economic evaluation of healthcare interventions remains common practice. When reported, a high degree of methodological inconsistency in incorporating spillovers has been observed. AIM: To promote emerging good practice, this paper from the Spillovers in Health Economic Evaluation and Research (SHEER) task force aims to provide guidance on the incorporation of family and caregiver health spillovers in cost-effectiveness and cost-utility analysis. SHEER also seeks to inform the basis for a spillover research agenda and future practice. METHODS: A modified nominal group technique was used to reach consensus on a set of recommendations, representative of the views of participating subject-matter experts. Through the structured discussions of the group, as well as on the basis of evidence identified during a review process, recommendations were proposed and voted upon, with voting being held over two rounds. RESULTS: This report describes 11 consensus recommendations for emerging good practice. SHEER advocates for the incorporation of health spillovers into analyses conducted from a healthcare/health payer perspective, and more generally inclusive perspectives such as a societal perspective. Where possible, spillovers related to displaced/foregone activities should be considered, as should the distributional consequences of inclusion. Time horizons ought to be sufficient to capture all relevant impacts. Currently, the collection of primary spillover data is preferred and clear justification should be provided when using secondary data. Transparency and consistency when reporting on the incorporation of health spillovers are crucial. In addition, given that the evidence base relating to health spillovers remains limited and requires much development, 12 avenues for future research are proposed. CONCLUSIONS: Consideration of health spillovers in economic evaluations has been called for by researchers and policymakers alike. Accordingly, it is hoped that the consensus recommendations of SHEER will motivate more widespread incorporation of health spillovers into analyses. The developing nature of spillover research necessitates that this guidance be viewed as an initial roadmap, rather than a strict checklist. Moreover, there is a need for balance between consistency in approach, where valuable in a decision making context, and variation in application, to reflect differing decision maker perspectives and to support innovation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,415
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,151 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations44
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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