Value of Information for Clinical Trial Design: The Importance of Considering All Relevant Comparators
Notice bibliographique
Résumé
Value of Information (VOI) analyses calculate the economic value that could be generated by obtaining further information to reduce uncertainty in a health economic decision model. VOI has been suggested as a tool for research prioritisation and trial design as it can highlight economically valuable avenues for future research. Recent methodological advances have made it increasingly feasible to use VOI in practice for research; however, there are critical differences between the VOI approach and the standard methods used to design research studies such as clinical trials. We aimed to highlight key differences between the research design approach based on VOI and standard clinical trial design methods, in particular the importance of considering the full decision context. We present two hypothetical examples to demonstrate that VOI methods are only accurate when (1) all feasible comparators are included in the decision model when designing research, and (2) all comparators are retained in the decision model once the data have been collected and a final treatment recommendation is made. Omitting comparators from either the design or analysis phase of research when using VOI methods can lead to incorrect trial designs and/or treatment recommendations. Overall, we conclude that incorrectly specifying the health economic model by ignoring potential comparators can lead to misleading VOI results and potentially waste scarce research resources.
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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 | 0,025 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».