Referee report. For: A review of public health economic modelling in the National Institute for Health and Care Excellence (NICE) [version 1; peer review: 1 approved with reservations]
Notice bibliographique
Résumé
Background : The National Institute for Health and Care Excellence (NICE) use economic modelling to inform judgements whenever further insight is required for decision-making. Doing so for public health guidance poses several challenges. The study’s objective was to investigate the level of heterogeneity in NICE’s public health economic models with regards to economic evaluation techniques, perspectives on outcomes and the measurement of non-health benefits. Methods : A review of all economic modelling reports published by NICE’s Centre for Public Health (CPH) as part of their guidance. Results: The review identified 56 eligible pieces of public health over the relevant period. Of these, 43 used economic modelling and 13 used no formal economic model. In total 61 economic models were used. Though the CPH specifies a reference case, in practice there is a large amount of variability from one model to the next. The most common perspective used for evaluations was that of the National Health Service (NHS); the most common economic evaluation approach was cost-utility analysis (CUA). 23 of the 56 topics used other combinations of perspective and technique, which allowed them to incorporate non-health effects, such as productivity, the effect on taxes raised and benefits spending, costs to the criminal justice sector, the effect on educational attainment and general wellbeing. Conclusions : NICE regularly updates its reference case, and non-CUA evaluation techniques have become more prominent in recent years. The results highlight the genuine advantages of having a variety of economic evaluation techniques available, which can be matched with the given topic. While it is always necessary to be wary of the possibility of gamesmanship and cherry picking, there is a surprising alignment between many approaches in certain circumstances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Évaluation · Genre: Autre Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
| gpt | Métarecherche Domaine: Évaluation · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
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 | 0,017 | 0,235 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,306 | 0,150 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».