OP10 Affordability Decision Rules: Systematic Review And Categorization Of Budget Impact Thresholds For 174 Countries Based On International Practices
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Effective health intervention coverage decision-making hinges on understanding budget impact (BI). Despite progress in estimating cost-effectiveness thresholds, a standardized approach for defining BI, particularly high BI, remains elusive. Addressing this gap, our systematic review aims to identify existing BI thresholds and establish universally applicable BI categories, providing a much-needed framework for global health policy. Methods In our systematic review, we adhered to Cochrane methods and PRISMA reporting guidelines (PROSPERO protocol CRD42020221652). We included articles that detailed current BI or affordability thresholds used by national or regional healthcare systems, sourcing from PubMed, Embase, and International Network of Agencies for Health Technology Assessment (INAHTA) communications. To address variability across jurisdictions, we normalized BI/affordability thresholds to a fraction of each country’s total healthcare expenditure. This approach enabled us to categorize BI thresholds into four distinct levels (low, moderate, high, and very high) and apply these categories universally across countries. Results We retrieved 1,592 records, identifying affordability thresholds and their underlying rationales in 12 countries: Argentina, Australia, England, Canada, Germany, France, Netherlands, USA, Taiwan, Ukraine, Scotland, and Singapore. Utilizing this data, we established four BI threshold levels relative to the total health budget: low (below 0.00005), moderate (0.00005 to <0.0001), high (0.0001 to <0.0002), and very high (>=0.0002). We then extrapolated these thresholds, along with their uncertainty ranges, to 174 countries, using 2022 World Bank data. Conclusions Our study provides a comprehensive overview of current global affordability thresholds and their implications for healthcare coverage and reimbursement. We found that explicit BI thresholds are predominantly established in high-income countries. Our findings offer critical, evidence-based guidance on affordability decision rules, applicable to health systems in 174 countries, thereby contributing significantly to the standardization and informed policymaking in global healthcare.
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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 | 0,071 | 0,226 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».