Developing a fall prevention intervention economic model
Notice bibliographique
Résumé
Model-based economic evaluations require conceptualization of the model structure. Our objectives were to identify important health states, events, and patient attributes to be included in a model-based cost-effectiveness analysis of fall prevention interventions, to develop a model structure to examine cost-effectiveness of fall prevention interventions, and to assess the face validity of the model structure.An expert panel comprising clinicians, health service researchers, health economists, a patient partner, and policy makers completed two rounds of online surveys to gain consensus on health states, events, and patient attributes important for fall prevention interventions. The surveys were informed by a literature search on fall prevention interventions for older adults (≥65 years) including economic evaluations and clinical practice guidelines. The results of the Delphi surveys and subsequent discussions can support the face validity of a state-transition model for an economic evaluation of fall prevention interventions.In total, 11 experts rated 24 health states/events and 41 patient attributes. Consensus was achieved on 14 health states/events and 26 patient characteristics. The proposed model structure incorporated 12 of the 14 selected health states/events. Panelists confirmed the face validity of the model structure during teleconferences.There is a dearth of studies presenting the model conceptualization process; consequently, this study involving multiple end user partners with opportunities for input at several stages adds to the literature as another case study. This process is an example of how a fall prevention economic model was developed using a modified Delphi process and assessed for face validity.
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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 | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».