Incorporating Resource Constraints in Health Economic Evaluations: Overview and Methodological Considerations
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that healthcare resource constraints influence the capacity to deliver care, affecting both the costs and outcomes of medical interventions. If these constraints are not adequately accounted for in economic evaluations, there may be a lack of understanding regarding the full impact of implementing health technologies, leading to decisions being made with suboptimal information. This paper offers an overview of the types of healthcare resource constraints and their potential effects, and introduces a framework grounded in operations research and health economics principles, outlining the methodological considerations for incorporating resource constraints into economic evaluations. Drawing from a literature review and advisory group feedback, three categories of resource constraints were identified: single-use resource constraints, reusable resource constraints and patient throughput constraints. The proposed framework outlines a comprehensive set of steps necessary for effectively incorporating constraints into health economic evaluations and details specific approaches and methodological considerations for each stage to ensure a more accurate and realistic assessment of health interventions. This paper also aims to raise awareness among payers and decision-makers with regards to the limitations of technology evaluations in a resource-constrained health system. Specifically, it suggests that health technology assessment agencies ought to offer guidance on incorporating constraints into the submissions they receive. Moreover, it advocates for a more comprehensive economic evaluation in economic assessments to fully capture an intervention's value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,470 | 0,614 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,017 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».