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Enregistrement W4390986125 · doi:10.12688/f1000research.131230.2

Why cost-effectiveness thresholds for global health donors should differ from thresholds for Ministries of Health (and why it matters)

2024· preprint· en· W4390986125 sur OpenAlexaff
Tom Drake, Y-Ling Chi, Alec Morton, Catherine Pitt

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésOpen peer reviewPlant biologyMedicineOpen dataEnvironmental healthPhysiologyBiologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Healthcare cost-effectiveness analysis is increasingly used to inform priority-setting in low- and middle-income countries and by global health donors. As part of such analyses, cost-effectiveness thresholds are commonly used to determine what is, or is not, cost-effective. Recent years have seen a shift in best practice from a rule-of-thumb 1x or 3x per capita GDP threshold towards using thresholds that, in theory, reflect the opportunity cost of new investments within a given country. In this paper, we observe that international donors face both different resource constraints and opportunity costs compared to national decision-makers. Hence, their perspective on cost-effectiveness thresholds must be different. We discuss the potential implications of distinguishing between national and donor thresholds and outline broad options for how to approach setting a donor-perspective threshold. Further work is needed to clarify healthcare cost-effectiveness threshold theory in the context of international aid and to develop practical policy frameworks for implementation.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,585
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,037 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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