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Enregistrement W6949491594 · doi:10.5281/zenodo.14827675

Una revisión de métodos de evaluación económica en salud

2024· article· es· W6949491594 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typearticle
Languees
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Quarter (Canadian coin)Order (exchange)Context (archaeology)Range (aeronautics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En este trabajo se presenta una síntesis sobre distintos métodos de evaluación económica en la salud, mostrando el análisis costo-beneficio, costo-utilidad pero prestando especial interés en el análisis costo-efectividad. A través de una breve introducción se muestran los distintos aspectos a tener en cuenta a la hora de hacer una evaluación económica, cómo la obtención de los datos sobre los costos de los tratamientos, así como de las medidas de efectividad y su obtención. Seintroduce el concepto del ratio incremental de costo-efectividad y el incremento del beneficio neto como herramientas pa ra la toma de decisiones. Se presentan métodos frecuencistas de intervalos de confianza y métodos de bootstrap para las estimaciones de los parámetros de costos y de efectividad, para la evaluación económica de tratamientos médicos. Los detalles de este proyecto están en la plataforma OSF en del proyecto Review of Health Economic Evaluation Methods en https://osf.io/um2vr/.

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)0,123
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,233
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,649

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1230,233
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0090,012
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,205
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,222 · 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
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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