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Enregistrement W4410855548 · doi:10.1177/23814683251340058

The Impact of Alternative Specifications of Uncertainty Relating to Extrapolation in Decision Models

2025· article· en· W4410855548 sur OpenAlexaff
Doug Coyle, Kathryn Coyle

Notice bibliographique

RevueMDM Policy & Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtrapolationEconometricsValue (mathematics)Value of informationTerm (time)Computer scienceSpecificationEconomicsStatisticsMathematicsMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Economic evaluations that incorporate value-of-information analysis frequently conclude that the greatest information value relates to replicating short-term clinical trials. This study builds on recent guidance relating to extrapolation in economic evaluation by assessing the impact of alternative approaches to representing the uncertainty around unobserved/extrapolated data with respect to incremental outcomes and value of information. When the uncertainty over unobserved and observed data is considered distinct but correlated (i.e., has a joint distribution), it is demonstrated that the value to replicating short-term clinical studies is lessened and that further studies relating to the unobserved periods likely provide more value. Highlights: Current practice in economic evaluation often involves the inappropriate specification of uncertainty with respect to unobserved data.Appropriate specification of uncertainty will lead to more pertinent recommendations over future clinical studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,212
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,537
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2120,537
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,461
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,082 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
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