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Enregistrement W6940075999 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6306131

Economic evaluation of implementation science outcomes in low- and middle-income countries: a scoping review

2022· other· en· W6940075999 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionEconomic evaluationMEDLINEEmpirical researchGrey literatureHealth economicsInclusion (mineral)Mental healthCost–benefit analysisDeveloping country

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Historically, the focus of cost-effectiveness analyses has been on the costs to operate and deliver interventions after their initial design and launch. The costs related to design and implementation of interventions have often been omitted. Ignoring these costs leads to an underestimation of the true price of interventions and biases economic analyses toward favoring new interventions. This is especially true in low- and middle-income countries (LMICs), where implementation may require substantial up-front investment. This scoping review was conducted to explore the topics, depth, and availability of scientific literature on integrating implementation science into economic evaluations of health interventions in LMICs. Methods We searched Web of Science and PubMed for papers published between January 1, 2010, and December 31, 2021, that included components of both implementation science and economic evaluation. Studies from LMICs were prioritized for review, but papers from high-income countries were included if their methodology/findings were relevant to LMIC settings. Results Six thousand nine hundred eighty-six studies were screened, of which 55 were included in full-text review and 23 selected for inclusion and data extraction. Most papers were theoretical, though some focused on a single disease or disease subset, including: mental health (n = 5), HIV (n = 3), tuberculosis (n = 3), and diabetes (n = 2). Manuscripts included a mix of methodology papers, empirical studies, and other (e.g., narrative) reviews. Authorship of the included literature was skewed toward high-income settings, with 22 of the 23 papers featuring first and senior authors from high-income countries. Of nine empirical studies included, no consistent implementation cost outcomes were measured, and only four could be mapped to an existing costing or implementation framework. There was also substantial heterogeneity across studies in how implementation costs were defined, and the methods used to collect them. Conclusion A sparse but growing literature explores the intersection of implementation science and economic evaluation. Key needs include more research in LMICs, greater consensus on the definition of implementation costs, standardized methods to collect such costs, and identifying outcomes of greatest relevance. Addressing these gaps will result in stronger links between implementation science and economic evaluation and will create more robust and accurate estimates of intervention costs. Trial registration The protocol for this manuscript was published on the Open Science Framework. It is available at: https://osf.io/ms5fa/ (DOI: 10.17605/OSF.IO/32EPJ).

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)0,147
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,482
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1470,482
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,010
Bibliométrie0,0300,028
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2022
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Résumé présentoui

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