Return-on-Investment in Health Economic Evaluation: An Exploratory Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This article explores issues of methodological rigor and threshold development for return-on-investment (ROI) measures. Although economic evaluation methods such as cost-effectiveness, cost-utility analysis, and cost-benefit analyses have standard guidelines that allow for consistent comparison across studies, these are sorely missing with respect to ROI. METHODS: We use economic concepts of opportunity cost, Pareto optimality, and fairness to propose initial ROI threshold measures and help explore how guidelines for future calculation of these measures might be established. RESULTS: This article proposes an initial threshold of 0.08 for ROI calculations that monetize health benefits and -0.47 for those that fail to do so based on the economic concept of opportunity cost. This article also flags concern regarding the overall methodology for calculating ROI potentially resulting in suboptimal resource allocation and ethical concerns with bias in the way ROI measures may direct resources. CONCLUSIONS: There are a number of methodological shortcomings with regard to ROI measures that partially explains the orders of magnitude greater variation observed in this measure compared with other economic evaluation measures when examining the full scope of health interventions. The establishment of thresholds and future guidelines for calculation should narrow this variation somewhat and help to avoid impinging upon Pareto optimality and fairness. Such modifications should help increase the utility of ROI measures in the future.
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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 | 0,037 | 0,167 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».