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Enregistrement W7117577637 · doi:10.15415/jptrm.2025.131005

A Brief Review of Pharmacoeconomics and Its Importance in Healthcare

2025· article· W7117577637 sur OpenAlexaboutno aff
Shivam Sharma

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmaceutical Technology Research and Management · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacoeconomicsHealth careExcellenceHealth technologyHealth economicsAgency (philosophy)ReimbursementEconomic evaluationResource (disambiguation)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Assessing health interventions today requires the use of economic knowledge due to the growing complexity and high cost of healthcare. Pharmacoeconomics, a branch of health economics, assesses the value of pharmaceutical goods and services by weighing their costs and benefits. Pharmacoeconomic analysis plays a critical role in supporting evidence-based decision-making and policy-making as healthcare expenditures throughout the globe continue to grow. Purpose: The objective of this study is to provide a concise overview of pharmacoeconomics, its primary methodologies, and its growing significance within healthcare systems. Methods: This literature review, covering publications from 2014 to 2025, analyzed peer-reviewed articles, policy documents, and textbooks on pharmacoeconomics. The review employed comparative frameworks such as cost minimization, cost-effectiveness, cost-utility, and cost-benefit analyses. Results: Pharmacoeconomic analysis is increasingly being included in national and international healthcare systems to ensure efficient resource management. It significantly influences the evaluation of rival treatment options and the judgments about medication reimbursement. Common methodologies encompass cost-effectiveness and cost-utility evaluations, among others. Countries such as the UK, Canada, and Australia have institutionalized pharmacoeconomic evaluations through the establishment of organizations like the National Institute for Health and Care Excellence (NICE), the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH), and the Pharmaceutical Benefits Advisory Committee (PBAC). Conclusion: Pharmacoeconomics is a crucial component of the modern healthcare landscape, facilitating the optimal allocation of limited financial resources to enhance health outcomes. It assists policymakers, physicians, and payers in making decisions informed by costs and clinical outcomes. As healthcare costs continue to rise, the role of pharmacoeconomics in policymaking and practice will become increasingly essential.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,424
Tête enseignante GPT0,596
Écart entre enseignants0,172 · 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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