背景:数字健康干预措施(DHIS)在增强心力衰竭管理(HF)方面表现出了令人鼓舞的结果。尽管医疗保健干预措施越来越多地以数字方式提供,并且越来越多地证明采用了采用成本效益,但几乎没有努力整理和综合发现。目的:本研究的目标是系统地回顾评估DHI在HF的管理和治疗中的经济评估。方法:使用3个电子数据库进行了系统的审查:PubMed,EbsCohost和Scopus。报告了截至2023年7月出版的HF患者的DHI的全面经济评估的文章符合纳入的资格。研究特征,设计(基于试验和基于模型的),输入参数和主要结果是从全文文章中提取的。数据综合是根据用于在HF患者管理中提供DHI的技术进行的,并对研究结果进行了叙述分析。遵循该系统审查的Prisma(用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目)。使用Cheers(合并的健康经济评估报告标准)指南评估了纳入研究的报告质量。结果:总体而言,审查中包括27项经济评估。经济评估是基于模型(13/27,48%),试验(13/27,48%)或组合方法(1/27,4%)。大多数研究(24/27,89%)都使用成本效用分析。评估的设备包括非侵入性远程监控设备(例如,使用数字平板电脑或能够传输生理数据传输的特定医疗设备的家庭远程监控设备),电话支持,移动应用程序和可穿戴设备,可植入医疗设备患者的远程监控随访以及视频会议系统。大多数研究(25/27,93%)是在高收入国家,尤其是欧洲国家(16/27,59%)进行的,例如英国和荷兰。移动应用程序和可穿戴设备,具有可植入医疗设备的患者的远程监控随访以及视频会计系统产生了成本效益的结果,甚至作为主要策略而出现。但是,观察到矛盾的结果,特别是在非侵入性远程监控设备和电话支持中。在15%(4/27)的研究中,发现这些DHI的成本较高,比比较器(即,占主导地位),而33%(9/27)报告它们的成本更高,但更有效,而成本效益的比率则低于各自的意愿到预期的阈值(IE,成本,成本效益)。此外,在11%(3/27)的研究中,非侵入性远程监控设备和电话支持要么超过了付费阈值,要么比比较器(即比较,不具有成本效益)的效率更高。在报告质量方面,研究被归类为良好(20/27,74%),中度(6/27,22%)或优秀(1/27,4%)。
美元的标准化价值(08/2023):1欧元= 1,06美元; 1 cad = 0,74 USD; 1澳元= 0,64 USD; 1 GBP = 1,23 USD
先进的AI模型的安全和责任评估是一个关键但正在发展的研究领域。在Google DeepMind的高级AI模型的开发中,我们创新并应用了广泛的方法来进行安全评估。在本报告中,我们总结并分享了我们不断发展的方法的要素,并为广泛的受众群体学到了教训。所学的关键课程包括:首先,理论基础和框架对于组织风险域,模式,形式,指标和目标的广度非常宝贵。第二,安全评估发展的理论和实践从协作中受益于澄清目标,方法和挑战,并促进不同利益相关者和学科之间的见解。第三,类似的关键方法,课程和机构在责任和安全方面的各种范围内(包括已建立和新兴危害)。因此,重要的是,从事安全评估和安全研究社区的广泛参与者共同开发,完善和实施新颖的评估方法和最佳实践,而不是在筒仓中运作。该报告的结论是概述了迅速发展评估科学,将新的评估纳入AI的发展和治理,建立科学界面的规范和标准,并促进强大的评估生态系统。
摘要:虚拟现实 (VR) 具有促进技术增强学习的良好潜力。学生可以从沉浸式可视化和直观交互中受益,从而学习抽象概念、复杂结构和动态过程。本文旨在评估工程教育环境中虚拟和增强现实技术增强学习 (VARTeL) 环境中 VR 学习游戏的效果。新加坡南洋理工大学 (NTU) 的 HIVE 学习中心建立了一个 VARTeL 翻转教室,用于沉浸式和交互式学习。实验是为进行学习的大学生设计的,有三个与科学、技术、工程和数学 (STEM) 相关的交互式沉浸式 VR 游戏,即虚拟细胞、虚拟 F1 赛车和矢量几何。这些 VR 游戏是 NTU 内部为 STEM 教育设计的 VARTeL 应用程序的一部分。进行了定量和定性分析。共有 156 名机械工程专业的学生参加了实验。实验后,有 15 名参与者被选中接受采访。使用两种不同的模型(开发的 VARTeL 和改进的技术丰富的成果导向学习环境清单 (TROFLEI))进行前测和后测,以衡量 VARTeL 环境在高等教育中的效率。与前测相比,后测有约 24.8% 的显著改善,这说明了 VARTeL 对工程教育的有效性。讨论了 VR 模拟游戏、数据收集方法、数据分析以及实验结果的细节。从结果可以看出,修改后的 TROFLEI 的所有底层量表都高于“良好”类别的阈值,表明本研究设计了一个非常可靠的问卷。平均“理想”值比平均“实际”值高出约 0.7-2.6%。本文还介绍了实验的局限性和未来的工作及建议。
摘要在该职位上的论文中,我们建议在生成AI的快速发展的领域中采用整体方法来研究和评估,特别是强调了研究洋葱模型。我们强调了一种评估方法的重要性,该方法不仅涵盖技术效率,还包括道德和社会意义。我们提出了五个假设的场景,这些方案应用了研究企业模型来评估共同创造的生成AI绘图应用程序,每个绘图应用程序都基于不同的研究理念和策略。在展示各种方法时,这些方案也是研究人员在其研究方法中识别潜在局限性和盲点的反思工具。我们主张研究,研究工具模型或类似的整体框架对于负责任的生成AI技术的负责发展和部署至关重要,从而确保研究设计和结果具有强大的,相关的,并且与更广泛的社会需求保持一致。
合适的经济评估方法是否在很大程度上取决于要解决的经济问题,最终用户,感兴趣的结果以及技术上可能和可行的是什么。As a general rule: • cost-benefit analysis (CBA) may be conducted when there are relevant health, social, economic outcomes of interest which can be monetised • cost-utility analysis (CUA) may be conducted when a clear, single health outcome of interest is measured using a burden of disease metric such as quality-adjusted life- years (QALYs ) or disability-adjusted life-years (DALYs ) • cost-effectiveness当存在明确的,单一的健康结果(例如,挽救的生命或预防案件)•在有兴趣的多个结果时,可以进行分析(CCA)时,可以进行分析(CEA)(CCA)进行分析(CCA),可以进行成本结果分析(CCA)。可以做出这个假设的情况非常有限。
新南威尔士州财政部建议使用成本效益分析(CBA)进行经济评估,特别是对于大型,复杂或冒险的计划。实践中,经济评估的类型取决于一系列因素,通常没有一种“正确”的方法来进行经济评估,也不一定对选择评估的方法有一个“正确”决定。参与独立评估者进行经济评估的第15页:国库评估政策的指南和附录D提供了有关经济评估类型的更多信息。
1 佐治亚南方大学建平许公共卫生学院生物统计学、流行病学与环境健康科学系,美国佐治亚州斯泰茨伯勒 30460;tjthornton65@gmail.com (TT);ca13007@georgiasouthern.edu (CA) 2 伊利诺伊大学香槟分校农业、消费者与环境科学学院食品科学与人类营养系,美国伊利诺伊州厄巴纳 61801;pratik@illinois.edu 3 田纳西大学教育、健康与人文科学学院公共卫生系,美国田纳西州诺克斯维尔 37996;dhiggin6@utk.edu 4 佐治亚南方大学建平许公共卫生学院卫生政策与社区健康系,美国佐治亚州斯泰茨伯勒 30460; ss35449@georgiasouthern.edu * 通讯地址:aadhikari@georgiasouthern.edu;电话:+1-912-478-2289
1.卡梅霍等人。重视健康。 2013年; 16(2):426-33。 2.卡梅霍等人。健康政策。 2011; 100(1):18-24。 3.卡梅霍等人。重视健康。 2012年; 15(2):381-8。 4.加里森和文斯特拉。重视健康。 2009年; 12(8):1118-23。 5. 格拉布纳等人。临床治疗师。 2011; 33(10):1433-43。 6. 格林等人。重视健康。 2016年; 19(6):720-726。 7. 格廷等人。临床结果研究。 2015年; 7:497-503。 8. Heath。临床结果研究。2018;10:539-550。9. Hoyle。药物经济学。2008;26(7):589-602。10. Hoyle。价值健康。2010;13(8):885-92。11. Hoyle。药物经济学。2011;29(1):1-15。12. Hua 等人。J Manag Care Spec Pharm。2019;25(4):490-498。13. Lu 等人。Am J Manag Care。2012;18(11 Suppl):S249-56。14. Moreno & Ray。J Mark Access Health Policy。2016;4。15. Neumann 等人。 Value Health。2022;25(1):59-68。16. Ohsfeldt 等人。J Med Econ。2010;13(3):428-37。17. Park 等人。Clin Ther。2016;38(11):2430-2446。18. Pistollato。2015。https://www.ohe.org/publications/incorporating-life-cycle-price-modelling-pharmaceutical-cost-effectiveness-evaluations/。访问日期:2023 年 1 月 30 日。19. Rubin 等人。J Med Econ。2022;25(1):783-791。20. Schöttler 等人。Value Health。2023;26(1):91-98。 21. Shih 等人。药物经济学。2007;25(10):843-62。22. Shih 等人。医疗决策制定。2005;25(1):71-80。23. Stevens 等人。健康经济学。2020;29(5):580-590。24. van der Schans 等人。J Mark Access Health Policy。2020;9(1):1849984。
