Valuing health surveillance as an information system: Interdisciplinary insights
Notice bibliographique
Résumé
The economic evaluation of health surveillance systems and of health information is a methodological challenge, as for information systems in general. Main present threads are considering cost-effectiveness solutions, minimizing costs for a given technically required output, or cost-benefit analysis, balancing costs with economic benefits of duly informed public interventions. The latter option, following a linear command-and-control perspective, implies considering a main causal link between information, decision, action, and health benefits. Yet, valuing information, taking into account its nature and multiple sources, the modalities of its processing cycle, from production to diffusion, decentralized use and gradual building of a shared information capital, constitutes a promising challenge. This work proposes an interdisciplinary insight on the value of health surveillance to get a renewed theoretical framework integrating information and informatics theory and information economics. The reflection is based on a typological approach of value, basically distinguishing between use and non-use values. Through this structured discussion, the main idea is to expand the boundaries of surveillance evaluation, to focus on changes and trends, on the dynamic and networked structure of information systems, on the contribution of diverse data, and on the added value of combining qualitative and quantitative information. Distancing itself from the command-and-control model, this reflection considers the behavioral fundaments of many health risks, as well as the decentralized, progressive and deliberative dimension of decision-making in risk management. The framework also draws on lessons learnt from recent applications within and outside of health sector, as in surveillance of antimicrobial resistance, inter-laboratory networks, the use of big data or web sources, the diffusion of technological products and large-scale financial risks. Finally, the paper poses the bases to think the challenge of a workable approach to economic evaluation of health surveillance through a better understanding of health information value. It aims to avoid over-simplifying the range of health information benefits across society while keeping evaluation within the boundaries of what may be ascribed to the assessed information system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 tête enseignante, 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 ».