The development and application of a normative framework for considering uncertainty and variability in economic evaluation
Notice bibliographique
Résumé
The focus of this thesis is in the development and application of a normative framework for handling both variability and uncertainty in making decisions using economic evaluation. The framework builds on the recent work which takes an intuitive Bayesian approach to handling uncertainty as well as adding a similar approach for the handling of variability. The technique of stratified cost effectiveness analysis is introduced as an innovative, intuitive and theoretically sound basis for consideration of variability with respect to cost effectiveness. The technique requires the identification of patient strata where there are differences between strata but individual strata are relatively homogenous. For handling uncertainty, the normative framework requires a twofold approach. First, the cost effectiveness of therapies within each patient stratum must be assessed using probabilistic analysis. Secondly, techniques for estimation of the expected value of perfect information should be applied to determine an efficient research plan for the disease of interest. For the latter, a new technique for estimating EVPI based on quadrature is described which is both accurate and allows simpler calculation of the expected value of sample information. In addition the unit normal loss integral method previously ignored as a method of estimating EVPPI is shown to be appropriate in specific circumstances. The normative framework is applied to decisions relating to the public funding of the treatment of osteoporosis in the province of Ontario. The optimal limited use criteria would be to fund treatment with alendronate for women aged 75 years and over with previous fracture and 77 years and over with no previous fracture. An efficient research plan would fund a randomised controlled trial comparing etidronate to no therapy with a sample size of 640. Certain other research studies are of lesser value. Subsequent to the analysis contained in this thesis, the province of Ontario revised there limited use criteria to be broadly in line with the conclusions of this analysis. Thus, the application of the framework to this area demonstrates both its feasibility and acceptability. The normative framework developed in this thesis provides an optimal solution for decision makers in terms of handling uncertainty and variability in economic evaluation. Further research refining methods for estimating information value and considering other forms of uncertainty within models will enhance the framework.
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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 | 0,098 | 0,244 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».