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J-GLOBAL ID：201902231964025292   整理番号：19A1630499

さらなる研究の価値:個人参加レベルデータの付加価値【JST・京大機械翻訳】

The Value of Further Research: The Added Value of Individual-Participant Level Data

著者 (5件)： Saramago Pedro (Centre for Health Economics, The University of York, York, UK) ,  Espinoza Manuel A. (Departamento de Salud Publica, Pontificia Universidad Catolica de Chile, Santiago, Chile) ,  Sutton Alex J. (Department of Health Sciences, University of Leicester, Leicester, UK) ,  Manca Andrea (Centre for Health Economics, The University of York, York, UK) ,  Claxton Karl (Centre for Health Economics, The University of York, York, UK)
資料名： Applied Health Economics and Health Policy  (Applied Health Economics and Health Policy)
巻： 17  号： 3  ページ： 273-284  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4046A  ISSN： 1175-5652  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 平均費用対効果推定に基づく判断は,正味の健康結果における有意な不均一性を推測する可能性がある。新しい介入の範囲についての決定は,それらが患者間の不均一性を考慮する場合,しばしば異なるサブグループに対する異なる選択として操作される場合,より効率的である。ほとんどのモデルに基づく費用対効果研究は,集約レベルのサブグループ推定により占有されているが,個人レベルのデータは,この不均一性を調べるための不偏で効率的な推定を生み出す証拠の最良の源として認識されている。本論文では,相互排他的集団サブグループの不在/存在において,集約レベルのデータのみを用いることと比較して,個人レベルのデータへのアクセスの付加価値を評価するために以前に発表されたフレームワークを拡張した。煙道の取り込みを増加させるための介入の費用対効果に関する事例研究によって支持されて,拡張フレームワークは,個人レベルのデータを使用しない利点の定量化を提供し,サブグループの最適数を指摘し,さらなる研究を行うべきである。再埋め込み決定における変化を示さないが,結果は,集合体または個人レベルのデータを用いることにかかわらず,2つ以上のサブグループが考慮されるならば,実質的な付加的利得は得られないことを示した。しかし,使用される証拠タイプに依存して,異なるサブグループがより大きな研究資金を保証することが明らかになった。しかし,集合体よりもむしろ個人レベルのデータの使用は,既存の不均一性の適切な理解が達成される程度に影響するだけでなく,より重要なことに,特定の人口サブグループに対する承認決定と将来の研究の判断を可能にする可能性がある。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 集中化 ,  凝集体 ,  煙道 ,  事例研究 ,  *付加価値 ,  利得 ,  不均一性
準シソーラス用語： 健康アウトカム ,  費用対効果 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 免疫療法薬・血液製剤の臨床への応用  (GW22020O) ,  臨床治療学  (GC03013R) ,  感染症・寄生虫症一般  (GD01010H) ,  工業所有権  (HA03000C) ,  看護,看護サービス  (GB07000G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 研究 ,  価値 ,  個人 ,  参加 ,  付加価値