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Enregistrement W4404150027 · doi:10.1542/hpeds.2024-007802

Economic Evaluations of Health Care Interventions in Pediatric Hospital Care

2024· article· en· W4404150027 sur OpenAlexaff
Myla E. Moretti, Sanjay Mahant

Notice bibliographique

RevueHospital Pediatrics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionPediatric hospitalHealth careMEDLINEFamily medicineIntensive care medicinePediatricsEmergency medicineMedical emergencyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hospital medicine movement thrives in a health care environment committed to providing high-quality, safe, and value-based care. Hospitalists and hospitals continually grapple with many decisions regarding adopting new interventions and deadopting established ones. These decisions span the gamut from tests, treatments, and supportive care, to care models. Traditionally, the choice to adopt one intervention over another is commonly thought of in terms of its direct impact on patient outcomes, benefits, and harms. However, the evolving landscape of health care, characterized by increasing constraints on resources necessitates a broader perspective, one that includes a thorough consideration of the economic implications. The goal is not to minimize costs but rather to maximize value, outcomes achieved for money spent. Economic evaluations of health care interventions can provide this information by quantifying value and assisting health care providers, hospitals, and health systems in deciding which intervention to adopt. Economic evaluations deal with both inputs (ie, costs) and outputs (ie, consequences). Few economic evaluations in pediatric hospital medicine have been published, and many clinicians are unfamiliar with them. This paper discusses the economic evaluation of health care interventions with special attention to the pediatric hospitalist and hospital care. The paper aims to give readers an understanding of the key concepts underlying economic evaluations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,289 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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