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Enregistrement W49930622 · doi:10.1007/978-1-59745-230-4_16

Cost-Effectiveness Analyses

2007· book-chapter· en· W49930622 sur OpenAlexaff
Lynn Stothers

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife expectancyPsychological interventionHealth careOutcome (game theory)Data collectionResource allocationRisk analysis (engineering)Operations managementResource (disambiguation)Quality (philosophy)MedicineActuarial scienceBusinessComputer scienceNursingEngineeringEnvironmental healthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surgical research has traditionally focused on comparing health outcome measures of a new technique with accepted practice. As health care resources become scarcer and options for newer, more expensive diagnostic tests and surgical interventions increase, incorporating cost-effectiveness analysis (CEA) into surgical research studies becomes increasingly important. CEA provides the information necessary to allow resource allocation decisions to be based on the best balance between health outcomes and cost. Thus research data collection and analysis must include not just direct health outcome, but also financial costs and both positive and negative changes in life expectancy and in quality of life ( 1 ). These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,122
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,122
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,009
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,005

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 Opus0,883
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,331 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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