विषय 6.1 — स्वास्थ्य अर्थशास्त्र

स्वास्थ्य अर्थशास्त्र यह है कि आप "हमने एक चीज़ बनाई और लोगों ने इसका उपयोग किया" को इस बचाव योग्य दावे में कैसे बदलते हैं कि आपकी डिजिटल सेवा ने खपत किए गए पैसे के लिए एक जनसंख्या को स्वस्थ बनाया — और वह अनुशासन जो आपको खुद को मूर्ख बनाने से रोकता है।

यह स्वास्थ्य और देखभाल में क्यों महत्वपूर्ण है#

एक डिजिटल सेवा पर खर्च किया गया हर पाउंड एक पाउंड है जो किसी और चीज़ पर खर्च नहीं किया गया — एक ज़िला नर्स, एक डायग्नोस्टिक स्कैनर, एक मानसिक-स्वास्थ्य कर्मी। एक कर-वित्तपोषित सिस्टम में निश्चित बजट के साथ, वह व्यापार अमूर्त नहीं है; यह हर integrated care board (ICB) वित्त बैठक की दैनिक वास्तविकता है। यदि आपकी सेवा स्वास्थ्य उत्पन्न किए बिना संसाधन खपत करती है, तो कहीं किसी को कम देखभाल मिलती है। यही नैतिक वजन है जो स्वास्थ्य अर्थशास्त्र आपके काम पर डालता है।

डिजिटल डिलीवरी नेता नियमित रूप से गलत साक्ष्य पर अधिक-दावा करते हैं। वे रिपोर्ट करते हैं कि एक ऐप दो लाख बार डाउनलोड किया गया, एक पोर्टल ने दस लाख संदेश भेजे, नियुक्तियां "बचाई" गईं — और इस गतिविधि को लाभ समझने की गलती करते हैं। गतिविधि स्वास्थ्य नहीं है। किसी को दिया गया एक संदेश जिसे वे अनदेखा करते हैं कुछ नहीं बदलता; एक "बचाई गई" नियुक्ति जो एक रोगी को एक टालने योग्य प्रवेश में धकेलती है ने चीज़ों को बदतर बना दिया है। जो आपने किया उससे जो बदला उसे अलग करने के अनुशासित तरीके के बिना, आप एक वास्तव में मूल्यवान सेवा को एक महंगे प्लेसबो से अलग नहीं बता सकते।

सुसंगत, तुलनीय मापन समानता और सार्वजनिक विश्वास का भी मामला है। यदि हर सेवा अपना खुद का मीट्रिक आविष्कार करती है, तो कोई भी एक मधुमेह ऐप को एक गिरावट-रोकथाम सेवा के विरुद्ध एक नए ट्राइएज उपकरण के विरुद्ध नहीं तौल सकता। मूल्य की एक साझा इकाई का पूरा बिंदु यह है कि यह आपको असमान चीज़ों की तुलना करने और एक जनसंख्या में दुर्लभ संसाधन को ईमानदारी से आवंटित करने देती है — उन लोगों सहित जिनका स्वास्थ्य सबसे खराब है और जिनकी आवाज़ें सबसे शांत हैं। यह विषय आपको ऐसा करने के लिए शब्दावली और गार्डरेल देता है। यह विषय 1.3 — साक्ष्य-संचालित निर्णय और विषय 6.0 — वित्तीय प्रबंधन और व्यावसायिक मामलों पर बनता है, और विषय 10.0 — उद्देश्य और मुख्य परिणाम (OKR) को खिलाता है।

मुख्य अवधारणाएं#

उस अंतर से शुरू करें जो अधिकांश डिजिटल कार्यक्रमों को फंसाता है: आउटपुट बनाम परिणाम। आउटपुट वह गतिविधि है जो आप उत्पन्न करते हैं — दी गई नियुक्तियां, भेजे गए संदेश, ऑनबोर्ड किए गए उपयोगकर्ता, संसाधित रेफ़रल। परिणाम स्वास्थ्य या कल्याण में वह परिवर्तन है जो अनुसरण करता है — कम हुए लक्षण, टाले गए प्रवेश, विस्तारित जीवन, बेहतर जीवन गुणवत्ता। आउटपुट गिनने में सस्ते और गेम करने में आसान हैं; परिणाम वे हैं जिन्हें बनाने के लिए सिस्टम मौजूद है। एक तर्क मॉडल इनपुट → गतिविधियां → आउटपुट → परिणाम → प्रभाव को मैप करके संबंध को स्पष्ट बनाता है, आपको उस कारण श्रृंखला को बताने के लिए मजबूर करता है जिससे आपका खर्च स्वास्थ्य बनता है, और इसमें धारणाओं को उजागर करने के लिए।

स्वास्थ्य और देखभाल में मूल्य को जनसंख्या स्वास्थ्य के संदर्भ में सबसे अच्छी तरह फ्रेम किया जाता है: एक परिभाषित समूह के स्वास्थ्य परिणाम और इसके भीतर उन परिणामों का वितरण। जनसंख्या स्वास्थ्य प्रबंधन एक जनसंख्या को खंडित करने, हस्तक्षेपों को लक्षित करने, और यह ट्रैक करने के लिए जुड़े डेटा का उपयोग करने का परिचालन अभ्यास है कि क्या पूरा समूह — केवल उत्साही शुरुआती अपनाने वाले नहीं — स्वस्थ हुआ। यह फ्रेमिंग मायने रखती है क्योंकि एक डिजिटल सेवा अंतराल को व्यापक बनाते हुए औसत में सुधार कर सकती है, और एक जनसंख्या के लिए जवाबदेह एक सिस्टम को दोनों देखना चाहिए।

असमान हस्तक्षेपों में मूल्य की तुलना करने के लिए आपको स्वास्थ्य के लिए एक सामान्य मुद्रा की आवश्यकता है। प्रमुख गुणवत्ता-समायोजित जीवन वर्ष (QALY) है, जो जीवन की लंबाई और जीवन की गुणवत्ता को एक एकल संख्या में जोड़ता है: पूर्ण स्वास्थ्य में एक वर्ष एक QALY के बराबर है, आधी गुणवत्ता पर एक वर्ष 0.5 QALY के बराबर है, और मृत्यु शून्य के बराबर है। जीवन की गुणवत्ता को आमतौर पर EQ-5D जैसे एक मानकीकृत उपकरण के साथ मापा जाता है, पांच आयामों (गतिशीलता, स्व-देखभाल, सामान्य गतिविधियां, दर्द/असुविधा, चिंता/अवसाद) को कवर करने वाली एक छोटी प्रश्नावली जो एक रोगी की स्व-रिपोर्ट को एक एकल उपयोगिता स्कोर में बदल देती है। अक्षमता-समायोजित जीवन वर्ष (DALY) एक पूरक माप है — बीमारी और असामयिक मृत्यु से खोए गए स्वस्थ जीवन के वर्ष — जो सार्वजनिक-स्वास्थ्य और वैश्विक रोग-भार काम में भारी उपयोग किया जाता है; QALY स्वास्थ्य लाभ को मापता है, DALY स्वास्थ्य हानि को मापता है।

आर्थिक मूल्यांकन फिर लागत की तुलना प्रभाव से करता है। लागत-प्रभावशीलता विश्लेषण (CEA) मूल्य को एक प्राकृतिक परिणाम की एक इकाई प्रति लागत के रूप में व्यक्त करता है (उदाहरण के लिए, पता लगाए गए प्रति मामला लागत)। लागत-उपयोगिता विश्लेषण (CUA) वह विशेष मामला है जो परिणाम के रूप में QALY का उपयोग करता है, इसलिए विभिन्न हस्तक्षेप सीधे तुलनीय हो जाते हैं। हेडलाइन आंकड़ा वृद्धिशील लागत-प्रभावशीलता अनुपात (ICER) है: आपके हस्तक्षेप की अतिरिक्त लागत जो इसके द्वारा उत्पन्न अतिरिक्त QALY से विभाजित है, जो भी यह बदलता है उसके सापेक्ष। United Kingdom में, National Institute for Health and Care Excellence (NICE) आमतौर पर प्रति QALY £20,000–£30,000 के क्षेत्र में एक लागत-प्रभावशीलता थ्रेशोल्ड के विरुद्ध हस्तक्षेपों को आंकता है, जिसके ऊपर एक हस्तक्षेप को आमतौर पर खराब मूल्य माना जाता है — हालांकि यह एक निर्णय सहायता है, एक यांत्रिक नियम नहीं, और उच्च थ्रेशोल्ड विशिष्ट परिस्थितियों में लागू होते हैं जैसे जीवन-के-अंत या अत्यधिक विशेष देखभाल। दो व्यापक उपकरण परिवार को पूरा करते हैं। लागत-लाभ विश्लेषण (CBA) लाभों को QALY के बजाय पैसे में मूल्यांकित करता है, इसलिए स्वास्थ्य लाभों को गैर-स्वास्थ्य रिटर्न के विरुद्ध तौला जा सकता है; और बजट प्रभाव विश्लेषण एक अलग प्रश्न पूछता है — एक दिए गए वर्ष में एक हस्तक्षेप एक सिस्टम को कितना कुल नकद खर्च कराता है — क्योंकि एक सेवा प्रति QALY लागत-प्रभावी हो सकती है फिर भी अभी अवहनीय हो सकती है। दोनों मायने रखते हैं क्योंकि स्वास्थ्य एक सामान्य बाज़ार नहीं है: क्लिनिशियनों और रोगियों के बीच सूचना विषमता, बाह्यताएं जैसे झुंड प्रतिरक्षा जो एक व्यक्ति का टीकाकरण दूसरों को देता है, और तृतीय-पक्ष भुगतान — ये सब इसका अर्थ है कि मूल्य को बाज़ार शक्तियों पर नहीं छोड़ा जा सकता और सक्रिय रूप से मूल्यांकित किया जाना चाहिए।

इन सबके नीचे दो दक्षताएं बैठती हैं। तकनीकी दक्षता एक दी गई चीज़ को कम से कम लागत पर करना है (कम इनपुट के साथ वही परिणाम देना)। आवंटन दक्षता सही चीज़ें करना है — प्रतिस्पर्धी उपयोगों में संसाधन वितरित करना ताकि कुल जनसंख्या स्वास्थ्य अधिकतम हो। उनके बीच का पुल अवसर लागत है: सर्वोत्तम विकल्प का मूल्य जिसे आपने छोड़ दिया। एक निश्चित बजट में हर "हां" किसी और चीज़ के लिए एक मौन "ना" है, और स्वास्थ्य अर्थशास्त्र का अनुशासन उस मौन ना को दृश्यमान बनाना है।

दो और माप परिवार रोगी को दृष्टिकोण में रखते हैं। रोगी-रिपोर्ट किए गए परिणाम माप (PROMs) स्वास्थ्य स्थिति को उसी तरह कैप्चर करते हैं जैसे रोगी इसे रिपोर्ट करता है — क्या दर्द, कार्य, या जीवन गुणवत्ता वास्तव में बदली। रोगी-रिपोर्ट किए गए अनुभव माप (PREMs) कैप्चर करते हैं कि मुठभेड़ कैसी थी — क्या यह सुलभ, सम्मानजनक, समन्वित थी। परिणाम आपको बताते हैं कि क्या सेवा ने काम किया; अनुभव आपको बताता है कि क्या लोग इसका उपयोग कर सकते और करेंगे, जो स्वयं परिणाम का एक निर्धारक है।

अंत में, ईमानदार आलोचना धारण करें। QALYs मूल्य निर्णय एम्बेड करते हैं — वे व्यवस्थित रूप से वृद्ध, विकलांग, या पहले से अस्वस्थ लोगों के लिए हस्तक्षेपों को कम आंक सकते हैं, क्योंकि ऐसे लोगों के पास प्राप्त करने के लिए कम या निम्न-गुणवत्ता वाले जीवन-वर्ष उपलब्ध हैं। यह समानता आलोचना है, और यह सीधे स्वास्थ्य समानता और स्वास्थ्य असमानताओं की कमी से जुड़ती है। कुछ ढांचे स्पष्ट समानता भारांकन के साथ प्रतिक्रिया देते हैं, सबसे कम स्थिति वाले लोगों के लिए स्वास्थ्य लाभों को अधिक मूल्य देते हुए। आपको इस बहस को हल करने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन आपको यह दिखावा नहीं करना चाहिए कि QALY मूल्य-तटस्थ है।

सर्वोत्तम प्रथाएं#

1. कुछ भी बनाने से पहले अपना प्राथमिक परिणाम माप परिभाषित करें। डिजिटल स्वास्थ्य अर्थशास्त्र में सबसे आम एकल विफलता एक पहले से लाइव सेवा में एक परिणाम को रेट्रोफिट करना है, जिस बिंदु पर कोई बेसलाइन मौजूद नहीं है और कोई भी दावा विवादास्पद है। पहले से तय करें कि आप किस स्वास्थ्य परिवर्तन की अपेक्षा करते हैं, आप इसे कैसे मापेंगे (एक मान्य PROM, एक नियमित क्लिनिकल मीट्रिक, जुड़े-डेटा परिणाम जैसे प्रवेश), और संख्यात्मक रूप से "सफलता" कैसी दिखती है। इसे व्यावसायिक मामले में लिखें (विषय 6.0 — वित्तीय प्रबंधन और व्यावसायिक मामले देखें) ताकि मूल्यांकन एक डिज़ाइन बाधा हो, बाद का विचार नहीं।

2. एक तर्क मॉडल बनाएं और इसे दीवार पर लगाएं। अपनी सेवा के लिए इनपुट, गतिविधियों, आउटपुट, परिणामों, और प्रभाव को मैप करें, और हर तीर पर धारणा को नाम दें। अभ्यास का मूल्य यह है कि यह कमज़ोर कड़ियों को उजागर करता है — वह कदम जहां "लोगों को एक अनुस्मारक मिलता है" को "लोग उपस्थित होते हैं और स्वस्थ होते हैं" बनने के लिए माना जाता है — ताकि आप ठीक उन्हीं का परीक्षण कर सकें। हर चरण में इसे फिर से देखें; एक तर्क मॉडल जो कभी नहीं बदलता एक तर्क मॉडल है जिसका कोई उपयोग नहीं कर रहा।

3. आउटपुट और परिणामों को अलग से रिपोर्ट करें, और कभी आउटपुट को परिणामों के लिए खड़ा न होने दें। एक अग्रणी संकेतक और एक परिचालन स्वास्थ्य जांच के रूप में गतिविधि को ट्रैक करना वैध है, लेकिन इसे इसी रूप में लेबल करें। हर बोर्ड पैक में, आउटपुट को उस परिणाम के साथ जोड़ें जिसे यह चलाने के लिए है और उन्हें जोड़ने वाली धारणा, ताकि कोई चुपचाप "भेजे गए संदेश" को "बेहतर हुए जीवन" में प्रोन्नत न कर सके। यदि आपके पास अभी तक केवल आउटपुट हैं, तो स्पष्ट रूप से ऐसा कहें और बताएं कि परिणाम डेटा कब आएगा।

4. मूल्य की एक तुलनीय इकाई चुनें और उस पर टिके रहें। जहां आप जीवन की लंबाई और गुणवत्ता को प्रशंसनीय रूप से प्रभावित करते हैं, QALY (CUA के माध्यम से) का उपयोग करें ताकि आपकी सेवा को पोर्टफोलियो में अन्य के विरुद्ध तौला जा सके। जहां एक QALY खराब फिट है — कई डिजिटल सेवाएं मापने योग्य स्वास्थ्य स्थिति के बजाय अनुभव, अभिगम, या प्रक्रिया बदलती हैं — एक बचाव योग्य मध्यवर्ती परिणाम का उपयोग करें और स्पष्ट करें कि यह सीधे एक QALY से तुलनीय नहीं है। आपके पोर्टफोलियो में निरंतरता किसी भी एक मामले में परिष्कार से अधिक मायने रखती है: तुलनीय-लेकिन-सरल शानदार-लेकिन-अद्वितीय को हराता है।

5. मार्जिन पर मूल्य की गणना करें, औसत पर नहीं। निर्णय वृद्धिशील हैं, इसलिए जो संख्या मायने रखती है वह ICER है: यथार्थवादी विकल्प (सामान्य देखभाल, या वह उपकरण जिसे आप डीकमीशन करेंगे) की तुलना में अतिरिक्त QALY प्रति अतिरिक्त लागत। औसत आपकी चापलूसी करते हैं; एक सेवा प्रति उपयोगकर्ता सस्ती दिख सकती है फिर भी लोगों के पास पहले से जो था उससे लगभग कोई अतिरिक्त स्वास्थ्य नहीं देती। हमेशा अपने तुलनाकर्ता को स्पष्ट रूप से नाम दें, क्योंकि ICER इसके बिना अर्थहीन है।

6. हर सिफारिश में अवसर लागत को स्पष्ट बनाएं। बताएं कि आप इसे वित्तपोषित करने के लिए क्या रोकेंगे या छोड़ेंगे, और उस विकल्प से जनसंख्या कौन सा स्वास्थ्य खोती है। यह एक एकतरफा "हमारी चीज़ में निवेश करें" पिच को एक आवंटन-दक्षता तर्क में बदल देता है जिस पर एक वित्त निदेशक भरोसा कर सकता है। यह आपकी खुद की सोच को भी अनुशासित करता है: यदि आप विस्थापित करने लायक कोई विश्वसनीय चीज़ नाम नहीं दे सकते, तो मामला संभवतः दिखने से कमज़ोर है।

7. केवल औसत नहीं, वितरण मापें — और जहां आप कर सकें समानता के लिए भार करें। वंचन, आयु, जातीयता, विकलांगता, और डिजिटल अभिगम द्वारा परिणामों को तोड़ें, और जांचें कि क्या आपकी सेवा ने अंतराल को संकीर्ण या व्यापक किया (विषय 1.9 — डिजिटल समावेशन और सुगमता देखें)। एक सेवा जो पहले से लाभान्वित लोगों की मदद करके औसत में सुधार करती है जनसंख्या-स्वास्थ्य परीक्षण में विफल हो रही है। जहां आपके संगठन के पास एक समानता-भारांकन या स्वास्थ्य-असमानता ढांचा है, इसे लागू करें, और न्यूनतम हेडलाइन ICER के साथ समानता प्रभाव रिपोर्ट करें।

8. अपने साक्ष्य को सही आकार देने के लिए NICE के Evidence Standards Framework का उपयोग करें। NICE का Digital Health Technologies (ESF) के लिए Evidence Standards Framework उत्पाद के जोखिम और कार्य द्वारा साक्ष्य अपेक्षाओं को स्तरीकृत करता है, इसलिए एक सरल जानकारी उपकरण को उसी पट्टी में नहीं रखा जाता जैसे एक उपचार-निर्देशित एल्गोरिदम। इसका उपयोग जल्दी यह तय करने के लिए करें कि आपको वास्तव में क्या साक्ष्य चाहिए — और इसे सुरक्षा, क्लिनिकल-सुरक्षा, और अंतरसंचालनीयता बेसलाइन के लिए Digital Technology Assessment Criteria (DTAC) के साथ जोड़ें (विषय 1.6 और 4.3)। सही आकार देना दोनों को रोकता है, कम-साक्ष्य प्रचार और लकवाग्रस्त करने वाला अधिक-साक्ष्य।

9. बेस्पोक सर्वेक्षणों पर नियमित, जुड़े डेटा और मान्य उपकरणों को प्राथमिकता दें। जहां भी संभव हो उस डेटा के माध्यम से परिणाम मापें जो सिस्टम पहले से एकत्र करता है — उपस्थिति, प्रवेश, प्रिस्क्रिप्शन, कोडित क्लिनिकल परिणाम — जनसंख्या स्तर पर जुड़े, ताकि आपका साक्ष्य तुलनीय, बनाए रखने में सस्ता, और गेम करना कठिन हो। जहां आपको रोगी रिपोर्ट की आवश्यकता है, प्रश्न आविष्कार करने के बजाय मान्य PROMs और PREMs का उपयोग करें, ताकि आपकी संख्याएं हर किसी की तरह वही अर्थ रखें। इन सबको अपने सूचना-प्रशासन और डेटा-सुरक्षा कर्तव्यों के भीतर संभालें (विषय 1.7)।

10. बिल्ड के साथ-साथ मूल्यांकन और इसके वित्तपोषण की योजना बनाएं। आर्थिक मूल्यांकन मुफ्त नहीं है; इसे एक बेसलाइन, एक तुलनाकर्ता, विश्लेषणात्मक क्षमता, और लाभों के परिपक्व होने से पहले समय की आवश्यकता है। इसके लिए स्पष्ट रूप से बजट बनाएं, सहमत हों कि मूल्यांकन के लिए कौन जवाबदेह है, और ईमानदार समयसीमा निर्धारित करें — कई जनसंख्या-स्वास्थ्य परिणामों को बदलने में एक से तीन साल लगते हैं। एक अवित्तपोषित मूल्यांकन यह कभी वास्तव में न जानने का एक निर्णय है कि पैसे ने स्वास्थ्य खरीदा या नहीं।

11. आर्थिक मूल्यांकन के प्रकार को प्रश्न से मिलाएं, और हमेशा वहनीयता का परीक्षण करें। लागत-उपयोगिता विश्लेषण और इसका ICER "क्या यह प्रति इकाई स्वास्थ्य अच्छा मूल्य है" का उत्तर देते हैं, लेकिन वे एकमात्र उपकरण नहीं हैं। लागत-लाभ विश्लेषण का उपयोग करें, जो लाभों को पैसे में मूल्यांकित करता है, जब आपको स्वास्थ्य रिटर्न को गैर-स्वास्थ्य के विरुद्ध तौलना चाहिए; और ICER के साथ-साथ एक बजट प्रभाव विश्लेषण चलाएं — एक दिए गए वर्ष में सिस्टम में हस्तक्षेप अपनाने की कुल नकद लागत — क्योंकि एक सेवा प्रति QALY लागत-प्रभावी हो सकती है फिर भी इस साल अवहनीय हो सकती है। मूल्य और वहनीयता को साथ-साथ प्रस्तुत करें, ताकि एक वित्त निदेशक दोनों को देखे: एक बचाव योग्य ICER और एक संख्या जिसे बजट वास्तव में उठा सकता है।

12. याद रखें कि स्वास्थ्य सेवा "बाज़ार" क्यों विफल होता है, और इसके प्रतिस्थापन के रूप में मूल्यांकन करें। यहां मूल्य को सामान्य बाज़ार शक्तियों पर नहीं छोड़ा जा सकता: रोगियों के पास शायद ही कभी क्लिनिकल मूल्य आंकने की जानकारी होती है (क्लिनिशियन और रोगी के बीच सूचना विषमता), लाभ अक्सर अशामिल तृतीय पक्षों पर छलकते हैं (बाह्यताएं जैसे झुंड प्रतिरक्षा जो एक व्यक्ति का टीकाकरण दूसरों को देता है), और जो व्यक्ति देखभाल का उपभोग करता है वह आमतौर पर इसके लिए भुगतान करने वाला व्यक्ति नहीं है। ये पाठ्यपुस्तक बाज़ार विफलताएं हैं, और यही ठीक-ठीक कारण है कि मूल्य संकेतों के काम करने के बजाय अनुशासित आर्थिक मूल्यांकन मौजूद है। मूल्यांकन को उस तंत्र के रूप में मानें जो एक कार्यशील बाज़ार का स्थान लेता है, वैकल्पिक कागज़ी काम के रूप में नहीं।

13. तैयार उपकरणों का उपयोग करें और किसी भी उच्च-दांव वाली चीज़ के लिए विशेषज्ञता उधार लें। सार्वजनिक-स्वास्थ्य और रोकथाम निर्णयों के लिए, शुरुआत से एक बेस्पोक मॉडल बनाने के बजाय सार्वजनिक स्वास्थ्य टीमों के लिए GOV.UK स्वास्थ्य-अर्थशास्त्र रिटर्न-ऑन-इन्वेस्टमेंट (ROI) उपकरणों और मार्गदर्शन से शुरू करें — जो पहले से गिरावट रोकथाम, मानसिक स्वास्थ्य, और हृदय रोग जैसे क्षेत्रों को कवर करते हैं। विवादित या उच्च-मूल्य मामलों के लिए, स्वास्थ्य-अर्थशास्त्र विशेषज्ञता पर आकर्षित करें, चाहे एक इन-हाउस विश्लेषक हो या LSE Health या Office of Health Economics जैसा एक अकादमिक केंद्र। मान्य उपकरणों और विशेषज्ञ समीक्षा का पुन: उपयोग आपकी संख्याओं को उत्पन्न करने में तेज़ और खारिज करने में कहीं अधिक कठिन बनाता है।

आपकी टीम के साथ चर्चा करने के लिए प्रश्न#

1. वह एकल स्वास्थ्य परिणाम क्या है जिसे इस सेवा को बदलना चाहिए, और हमें कैसे पता चलेगा कि हमने इसे बदला बजाय केवल इसे बदलते हुए देखने के? यह टीम को आरामदायक गतिविधि मीट्रिक से आगे नीचे के कारण दावे तक मजबूर करता है। बहस करें कि क्या आपका चुना हुआ माप वास्तव में एक परिणाम है (स्वास्थ्य या कल्याण में एक परिवर्तन) या एक सजा हुआ आउटपुट है, और क्या आप परिवर्तन को धर्मनिरपेक्ष रुझान, माध्य की ओर प्रतिगमन, या एक समानांतर पहल के बजाय अपनी सेवा को दे सकते हैं। विचार करें कि क्या एक यादृच्छिक या सोपानित-वेज डिज़ाइन व्यवहार्य है, या क्या आप एक मिलान किए गए तुलनाकर्ता के साथ एक अच्छी तरह से निर्मित पहले-और-बाद पर निर्भर करेंगे। बेसलाइन के बारे में ईमानदारी से बात करें: क्या आपके पास एक है, और यदि नहीं, तो क्या इसे प्राप्त करने में पहले ही बहुत देर हो चुकी है। एक अच्छा उत्तर एक प्राथमिक परिणाम, एक मापन उपकरण, एक तुलनाकर्ता, एक प्रशंसनीय एट्रिब्यूशन कहानी, और वह तारीख नाम देता है जिससे आपके पास वास्तविक डेटा होगा — और स्वीकार करता है कि आप अभी तक क्या साबित नहीं कर सकते।

2. जब हमारे आउटपुट अच्छे दिखते हैं लेकिन हमारे परिणाम सपाट हैं, तो हम क्या करेंगे? हर डिजिटल टीम अंततः बढ़ते उपयोग और कोई मापने योग्य स्वास्थ्य लाभ न होने वाली एक सेवा का सामना करती है, और ईमानदार प्रतिक्रिया असुविधाजनक है। पहले से चर्चा करें कि कौन सा साक्ष्य आपको दोहराने, रोकने, या डीकमीशन करने के लिए प्रेरित करेगा, ताकि निर्णय डूबी हुई लागत और प्रतिष्ठा-बचाव का बंधक न हो। उन परिचालन नेताओं के बीच तनाव को सतह पर लाएं जो गतिविधि के लिए पुरस्कृत होते हैं और वित्त या सार्वजनिक-स्वास्थ्य नेता जो जनसंख्या परिणामों के लिए जवाबदेह हैं, क्योंकि वे उसी डैशबोर्ड को अलग तरह से पढ़ेंगे। विचार करें कि क्या सपाट परिणामों का अर्थ है कि सेवा काम नहीं करती, या कि आप गलत परिणाम माप रहे हैं, या कि लाभ में देरी हो रही है — और आप इन्हें कैसे अलग बताएंगे। एक अच्छा उत्तर अभी, लिखित में, रुकने और धुरी बदलने के मानदंड निर्धारित करता है, और नाम देता है कि कॉल का स्वामी कौन है।

3. हम किसका स्वास्थ्य सुधार रहे हैं, और किसे हम पीछे छोड़ रहे हैं या सक्रिय रूप से नुकसान में डाल रहे हैं? QALY और औसत दोनों वितरण छुपाते हैं, और एक सेवा असमानता को व्यापक बनाते हुए माध्य को बढ़ा सकती है — अक्सर आश्वस्त, जुड़े, डिजिटल रूप से शामिल लोगों के लिए सबसे अच्छा काम करके। बहस करें कि कौन से समूह सबसे कम लाभ उठाने की संभावना रखते हैं (कम डिजिटल अभिगम वाले लोग, संवेदी या संज्ञानात्मक हानि, सीमित अंग्रेज़ी, सबसे वंचित) और क्या सेवा उनसे संसाधन दूर मोड़ने का जोखिम रखती है। चर्चा करें कि क्या समानता भारांकन लागू करना है, या कम से कम वंचन और संरक्षित विशेषताओं द्वारा विभाजित परिणाम रिपोर्ट करना है, और यदि अंतराल व्यापक होता तो आप क्या बदलेंगे। तकनीकी दक्षता (सबसे सस्ता औसत लाभ) और आवंटन निष्पक्षता (सबसे अधिक आवश्यकता वालों के लिए लाभ) के बीच तनाव को तौलें। एक अच्छा उत्तर शुरुआत से वितरण मापने के लिए प्रतिबद्ध होता है और एक एकल हेडलाइन संख्या के पीछे छिपने के बजाय समानता व्यापार पर एक स्पष्ट स्थिति बताता है।

4. हमारा तुलनाकर्ता क्या है, और क्या हम ईमानदारी से इस सेवा द्वारा जोड़े गए स्वास्थ्य को माप रहे हैं बजाय उस स्वास्थ्य के जो लोगों के पास पहले से था? एक ICER या एक "बचाए गए प्रवेश" आंकड़ा बिना तुलना करने के लिए एक विश्वसनीय विकल्प के अर्थहीन है, फिर भी तुलनाकर्ता वह हिस्सा है जिसे टीमें सबसे अधिक बार धुंधला करती हैं। बहस करें कि वास्तविक काउंटरफैक्चुअल वास्तव में क्या है — वास्तविक सामान्य देखभाल, वह उपकरण जिसे आप इसे वित्तपोषित करने के लिए डीकमीशन करेंगे, या एक कुछ-न-करें बेसलाइन — और क्या आपका तुलनाकर्ता समूह निष्पक्ष रूप से मिलान किया गया है या चुपचाप उन लोगों से स्वस्थ और अधिक प्रेरित है जो शामिल हुए। चयन प्रभावों का सीधे सामना करें: एक डिजिटल सेवा में नामांकित रोगी अक्सर वे होते हैं जो वैसे भी बेहतर करते, जो हर सीमांत दावे की चापलूसी करता है। चर्चा करें कि क्या एक मिलान किया गया समूह, एक सोपानित-वेज रोलआउट, या एक रिग्रेशन-डिस्कंटीन्यूटी डिज़ाइन पहुंच में है, और आप किन कन्फाउंडरों को नियंत्रित नहीं कर सकते। एक अच्छा उत्तर तुलनाकर्ता को स्पष्ट रूप से नाम देता है, बताता है कि यह कैसे बनाया गया है, और एक सीमांत लाभ को निश्चित के रूप में प्रस्तुत करने के बजाय अवशिष्ट एट्रिब्यूशन जोखिम के बारे में स्पष्ट है।

5. क्या हम वास्तव में इसे पैमाने पर वहन कर सकते हैं, और क्या हमने "प्रति QALY अच्छा मूल्य" को "इस साल के बजट में फिट" से अलग किया है? लागत-प्रभावशीलता और वहनीयता अलग-अलग प्रश्न हैं, और एक सेवा पहले को पास कर सकती है जबकि दूसरे को तोड़ सकती है — एक बचाव योग्य ICER वाला एक हस्तक्षेप अभी भी अवहनीय हो सकता है जब एक ही वित्तीय वर्ष में एक पूरी जनसंख्या में रोल आउट किया जाता है। ICER के साथ-साथ बजट प्रभाव विश्लेषण पर चर्चा करें: वह कुल नकद जो सेवा सालाना खपत करती है, वह बजट किसके पास है, और क्या यह जो बचत वादा करती है वे नकद योग्य हैं या केवल काल्पनिक क्षमता जो कभी एक मुक्त की गई पोस्ट या बिस्तर में परिवर्तित नहीं होती। एक व्यावसायिक मामले के बीच तनाव को सतह पर लाएं जो प्रति रोगी मज़बूत दिखता है और एक वित्त निदेशक जो अभी पैसा नहीं ढूंढ सकता, और तीन वर्षों में परिपक्व होने वाले लाभों और हर बारह महीनों में रीसेट होने वाले बजटों के बीच। मूल्य को वहनीयता के साथ समेटने के तरीकों के रूप में चरणबद्धता, समूह प्राथमिकता, या एक छोटी शुरुआती जनसंख्या पर विचार करें। एक अच्छा उत्तर मूल्य और वहनीयता को साथ-साथ प्रस्तुत करता है और इस बारे में ईमानदार है कि कौन सी दावा की गई बचत वास्तविक नकद है और कौन सी नहीं।

6. मूल्यांकन का स्वामी कौन है, और जब पहली ईमानदार संख्याएं निराशाजनक हों तो हम क्या करेंगे? आर्थिक मूल्यांकन को एक नामित स्वामी, एक वित्तपोषित विश्लेषणात्मक क्षमता, और लाभों के परिपक्व होने से पहले एक समयसीमा की आवश्यकता है — और इनके बिना, "हम बाद में मूल्यांकन करेंगे" चुपचाप "हम कभी वास्तव में नहीं जानेंगे" बन जाता है। बहस करें कि संख्याएं उत्पन्न करने के लिए कौन जवाबदेह है, क्या वे बुरी खबर रिपोर्ट करने के लिए पर्याप्त स्वतंत्र हैं, और एक सेवा लाइव और राजनीतिक रूप से प्रतिबद्ध होने के बाद चुपचाप सफलता को फिर से परिभाषित करने के दबाव के खिलाफ आप कैसे रक्षा करेंगे। यथार्थवादी देरी पर चर्चा करें: कई जनसंख्या-स्वास्थ्य परिणामों को बदलने में एक से तीन साल लगते हैं, इसलिए अभी सहमत हों कि कौन से अंतरिम संकेत आपको आश्वस्त या अलर्ट करेंगे, और अंडरपरफॉर्मेंस की कौन सी थ्रेशोल्ड एक पुनर्डिज़ाइन या एक रुकावट को ट्रिगर करेगी। वह प्रशासन मार्ग नाम दें जिससे असुविधाजनक निष्कर्ष एक निर्णय-निर्माता तक पहुंचते हैं जो इस पर कार्य कर सकता है। एक अच्छा उत्तर एक विशिष्ट स्वामी असाइन करता है, व्यावसायिक-मामला चरण पर मूल्यांकन को वित्तपोषित करता है, और परिणाम पर कार्य करने के लिए लिखित में प्रतिबद्ध होता है भले ही यह अवांछित हो।

व्यवहार में: एक स्वास्थ्य और देखभाल उदाहरण#

एक ICB मध्यम-से-गंभीर हृदय विफलता वाले लोगों के लिए एक डिजिटल दूरस्थ-निगरानी सेवा कमीशन करता है: रोगी खुद का वज़न लेते हैं और रोज़ एक ऐप पर एक छोटी लक्षण जांच का उत्तर देते हैं, और एक नर्सिंग टीम फ्लैग किए गए मामलों की समीक्षा करती है। आपूर्तिकर्ता की पिच आउटपुट के साथ शुरू होती है — प्रति महीने तीस हज़ार रीडिंग, 82% दैनिक अनुपालन, चार हज़ार ट्राइएज किए गए अलर्ट — और "कम हुए प्रवेश" का दावा।

डिलीवरी लीड गो-लाइव से पहले एक तर्क मॉडल पर ज़ोर देता है। यह इस तरह पढ़ता है: इनपुट (ऐप लाइसेंस, नर्सिंग समय, डिवाइस) → गतिविधियां (दैनिक निगरानी, ट्राइएज, शुरुआती दवा समायोजन) → आउटपुट (रीडिंग, अलर्ट, संपर्क) → परिणाम (कम अनियोजित हृदय-विफलता प्रवेश, बेहतर लक्षण नियंत्रण) → प्रभाव (प्राप्त QALYs, टिकाऊ द्वितीयक-देखभाल मांग)। कमज़ोर तीर स्पष्ट है: अलर्ट तभी स्वास्थ्य बनते हैं जब नर्स जल्दी कार्य करती हैं और रोगी प्रतिक्रिया देते हैं। यही वह चीज़ बन जाती है जिसे मापना है।

टीम प्राथमिक परिणाम को पहले से प्रति-रोगी-वर्ष अनियोजित हृदय-विफलता प्रवेश के रूप में परिभाषित करती है, एक मिलान किए गए तुलनाकर्ता समूह के विरुद्ध नियमित जुड़े डेटा से लिया गया, नामांकन और छह महीनों में एक द्वितीयक QALY माप के रूप में एकत्र किए गए EQ-5D और सुगमता पर एक छोटे PREM के साथ। ESF का उपयोग करते हुए, वे उत्पाद को एक मध्य-जोखिम स्तर में रखते हैं और साक्ष्य को इसी अनुसार आकार देते हैं, बजाय एक महंगा परीक्षण कमीशन करने या केवल अनुपालन आंकड़ों पर इसे पास कराने के।

बारह महीनों में तस्वीर मिश्रित और ईमानदार है। निगरानी किए गए समूह में प्रवेश तुलनाकर्ता से सार्थक रूप से कम हैं; EQ-5D एक मामूली जीवन-गुणवत्ता लाभ दिखाता है। अनंतिम ICER NICE की सामान्य सीमा के भीतर उतरता है, इसलिए सेवा एक उचित मूल्य की तरह दिखती है — लेकिन विभाजित डेटा दिखाता है कि नामांकन कम वंचित, अंग्रेज़ी-बोलने वाले रोगियों की ओर तिरछा है, और सबसे कम डिजिटल अभिगम वालों में अनुपालन ढह रहा है। बोर्ड का निर्णय एक सरल नवीनीकरण नहीं है। यह जारी रखना है, बहिष्कृत समूहों के लिए एक समर्थित-ऑनबोर्डिंग और फोन-आधारित मार्ग को वित्तपोषित करना, और एक साल में वितरण को फिर से मूल्यांकित करना है — एक आवंटन-दक्षता और समानता निर्णय जिसे कच्चे आउटपुट आंकड़े कभी सतह पर नहीं लाते।

क्षेत्र दृष्टिकोण#

स्टार्टअप#

एक छोटी डिजिटल-स्वास्थ्य कंपनी एक विश्वसनीय परिणाम दावे पर जीती या मरती है, लेकिन इसके पास बहुत कम डेटा और कम समय है। दुर्लभ साक्ष्य बजट को वैनिटी मीट्रिक के एक बिखराव के बजाय एक अच्छी तरह से चुने गए प्राथमिक परिणाम और एक बचाव योग्य तुलनाकर्ता पर केंद्रित करें, और कम- और अधिक-साक्ष्यीकरण दोनों से बचने के लिए ESF का उपयोग करें। कमीशनरों के साथ स्पष्ट रहें कि क्या साबित है बनाम आशाजनक; एक ईमानदार "अग्रणी संकेतक सकारात्मक हैं, निश्चायक परिणाम लंबित हैं" बीस उपयोगकर्ताओं पर बनाए गए एक अधिक-दावा किए गए ICER से अधिक विश्वास बनाता है। पहले दिन से उत्पाद में परिणाम कैप्चर डिज़ाइन करें, क्योंकि लॉन्च के बाद एक बेसलाइन को रेट्रोफिट करना आमतौर पर असंभव है।

छोटा व्यवसाय#

एक स्थापित छोटा प्रदाता — एक GP प्रैक्टिस, एक सामुदायिक फार्मेसी, एक केयर होम, या एक डिजिटल उपकरण अपनाने वाला एक एकल-साइट क्लिनिक — एक बड़े ट्रस्ट के समान मूल्य दिखाने का कर्तव्य उठाता है, लेकिन बिना किसी स्वास्थ्य अर्थशास्त्री और बिना किसी विश्लेषिकी टीम के बुलाने के लिए। बेस्पोक मॉडलों के बजाय तैयार उपकरणों पर झुकें: एक मान्य PROM, एक नियमित मीट्रिक जो आपका क्लिनिकल सिस्टम पहले से कैप्चर करता है, और रोकथाम निर्णयों के लिए मुफ्त GOV.UK ROI उपकरण, ताकि आप शुरुआत से मापन का आविष्कार न कर रहे हों। यथार्थवादी रहें कि आपके रोगी संख्या छोटी है, इसलिए एक परिणाम के बारे में एक आत्मविश्वासी दावा, ईमानदारी से सावधानी के साथ, मुट्ठी भर मामलों पर बने एक नाज़ुक ICER से अधिक मूल्यवान है। आपूर्तिकर्ता या कमीशनर से तुलनाकर्ता और बेसलाइन साझा करने के लिए कहें जिसे आप अकेले उत्पन्न नहीं कर सकते, और ज़ोर दें कि कोई भी "समय बचाया" या "प्रवेश टाला" पिच बताए कि इसे किसके विरुद्ध मापा गया है। अनुशासन एक एंटरप्राइज़ के समान है; केवल संसाधन छोटे हैं, इसलिए जहां भी आप कर सकें मान्य उपकरण और मानक माप उधार लें।

बड़ा संगठन#

एक NHS ट्रस्ट या बड़ा ICS पहले से वह जुड़ा डेटा रखता है जो वास्तविक परिणाम मापन संभव बनाता है, और एक पूरी जनसंख्या के लिए जवाबदेह है, इसलिए इसे पोर्टफोलियो में सेवाओं को एक-दूसरे के विरुद्ध तौलने के लिए QALY या तुलनीय इकाइयों पर ज़ोर देना चाहिए। जोखिम संगठनात्मक है: गतिविधि डैशबोर्ड बढ़ते हैं, हर सेवा अपने खुद के बेस्पोक मीट्रिक का बचाव करती है, और कोई एक मधुमेह ऐप को एक गिरावट सेवा से तुलना नहीं कर सकता। तुलनीय परिणाम मापों के एक छोटे सेट, एक साझा तर्क-मॉडल टेम्पलेट, और विभाजित समानता रिपोर्टिंग पर मानकीकृत करें, और आर्थिक मूल्यांकन को एक एकल विश्लेषणात्मक फ़ंक्शन के माध्यम से रूट करें ताकि संख्याएं सुसंगत और गेम करना कठिन हों।

सरकार#

एक राष्ट्रीय निकाय — NICE, NHS England, DHSC, या एक विकेंद्रीकृत सरकार — खेल के नियम निर्धारित करता है: QALY थ्रेशोल्ड, ESF स्तर, समानता अपेक्षाएं जिनके भीतर बाकी सभी को काम करना चाहिए। इसका कर्तव्य मूल्य ढांचे को पारदर्शी, तुलनीय, और वैध बनाना है, और समानता आलोचना को खुले तौर पर स्वामित्व में लेना है बजाय QALY को तटस्थ के रूप में प्रच्छन्न होने देने के। इसे दृश्यमान गतिविधि को मापे गए परिणामों पर वित्तपोषित करने की राजनीतिक खिंचाव का विरोध करना चाहिए, और यह रेखा बनाए रखनी चाहिए कि अवसर लागत वास्तविक है: एक हेडलाइन-अनुकूल ऐप के लिए पैसा कहीं और वापस ली गई देखभाल है। इसकी प्रकाशित विधियां और थ्रेशोल्ड वह साझा भाषा बन जाती हैं जो स्टार्टअप और एंटरप्राइज़ दोनों को बिल्कुल तुलनीय मामले बनाने देती हैं।

सामान्य विफलता मोड#

• आउटपुट थिएटर। नियुक्तियों, संदेशों, और डाउनलोड को इस तरह रिपोर्ट करना जैसे वे स्वास्थ्य हों। फिक्स: हर आउटपुट को इसके इच्छित परिणाम और उन्हें जोड़ने वाली धारणा के साथ जोड़ें।
• रेट्रोफिट किया गया मूल्यांकन। बिना किसी बेसलाइन के लॉन्च के बाद एक परिणाम चुनना। फिक्स: बिल्ड से पहले प्राथमिक परिणाम और बेसलाइन परिभाषित करें।
• कोई तुलनाकर्ता नहीं। बिना तुलना करने के लिए कुछ भी के एक ICER या "बचाए गए प्रवेश" का दावा करना। फिक्स: हमेशा यथार्थवादी विकल्प नाम दें और मार्जिन पर मापें।
• केवल-औसत रिपोर्टिंग। एक बढ़ता हुआ माध्य जो एक व्यापक होते अंतराल को छुपाता है। फिक्स: वंचन और संरक्षित विशेषताओं द्वारा विभाजित करें; वितरण रिपोर्ट करें।
• QALY अति-पहुंच। एक सेवा पर एक QALY मजबूर करना जो अनुभव या अभिगम बदलती है, स्वास्थ्य स्थिति नहीं। फिक्स: एक ईमानदार मध्यवर्ती परिणाम का उपयोग करें और इसे गैर-तुलनीय के रूप में लेबल करें।
• थ्रेशोल्ड पूजा। प्रति QALY £20,000–£30,000 को एक यांत्रिक पास/विफल मानना। फिक्स: इसे समानता, अनिश्चितता, और संदर्भ के साथ एक निर्णय सहायता के रूप में उपयोग करें।
• अवित्तपोषित मूल्यांकन। बिना किसी बजट या स्वामी के कठोर परिणाम मापन की अपेक्षा करना। फिक्स: व्यावसायिक-मामला चरण पर मूल्यांकन को वित्तपोषित और असाइन करें।

परिपक्वता मॉडल#

जांच-सूची#

• प्राथमिक स्वास्थ्य परिणाम परिभाषित, मान्य, और बिल्ड से पहले व्यावसायिक मामले में लिखा गया है।
• एक तर्क मॉडल इनपुट → गतिविधियां → आउटपुट → परिणाम → प्रभाव को मैप करता है, धारणाओं के साथ नामित।
• आउटपुट और परिणाम अलग से रिपोर्ट किए जाते हैं; कोई आउटपुट एक लाभ के रूप में प्रस्तुत नहीं किया जाता।
• एक यथार्थवादी तुलनाकर्ता नाम दिया गया है और मूल्य दावा मार्जिन पर व्यक्त किया गया है (जहां प्रासंगिक हो ICER)।
• जहां स्वास्थ्य स्थिति बदलती है, मूल्य पोर्टफोलियो तुलनीयता के लिए QALY (CUA) में व्यक्त किया जाता है।
• अवसर लागत बताई गई है: इस सेवा को वित्तपोषित करने के लिए क्या छोड़ा या विस्थापित किया गया है।
• परिणाम वंचन और संरक्षित विशेषताओं द्वारा विभाजित हैं; समानता प्रभाव रिपोर्ट किया गया है।
• साक्ष्य अपेक्षाएं NICE के Evidence Standards Framework (और सुरक्षा/अंतरसंचालनीयता के लिए DTAC) का उपयोग करके सही आकार की गई हैं।
• PROMs और PREMs मान्य उपकरणों का उपयोग करते हैं; परिणाम जहां संभव हो नियमित जुड़े डेटा का उपयोग करते हैं।
• आर्थिक मूल्यांकन वित्तपोषित, स्वामित्व में है, और इसकी एक सहमत समयसीमा और रुकें/धुरी मानदंड है।

मुख्य स्रोत#

• NICE — Digital Health Technologies के लिए Evidence Standards Framework (ESF)।
• NICE — Guide to the Methods of Technology Appraisal / स्वास्थ्य तकनीक मूल्यांकन मैनुअल (QALY, ICER, लागत-प्रभावशीलता थ्रेशोल्ड)।
• NHS England / NHS Digital — Digital Technology Assessment Criteria (DTAC)।
• EuroQol Group — EQ-5D उपकरण और उपयोगकर्ता मार्गदर्शिकाएं।
• NHS England — Patient-Reported Outcome Measures (PROMs) कार्यक्रम।
• The King's Fund — जनसंख्या स्वास्थ्य और जनसंख्या स्वास्थ्य प्रबंधन व्याख्याकार।
• HM Treasury — The Green Book: appraisal and evaluation in central government (अवसर लागत, सामाजिक मूल्य)।
• GOV.UK / Office for Health Improvement and Disparities — Health economics: a guide for public health teams (रोकथाम के लिए ROI उपकरण)।
• World Health Organization — Global Burden of Disease / DALY पद्धति।

संदर्भ#

1. Health economics — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Health_economics
2. Population health — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Population_health
3. Quality-adjusted life year — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Quality-adjusted_life_year
4. EQ-5D — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/EQ-5D
5. Disability-adjusted life year — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Disability-adjusted_life_year
6. Cost-effectiveness analysis — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Cost-effectiveness_analysis
7. Cost–utility analysis — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Cost%E2%80%93utility_analysis
8. Incremental cost-effectiveness ratio — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Incremental_cost-effectiveness_ratio
9. Patient-reported outcome — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Patient-reported_outcome
10. Opportunity cost — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Opportunity_cost
11. Logic model — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Logic_model
12. Health equity — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Health_equity
13. Evidence standards framework (ESF) for digital health technologies — NICE — https://www.nice.org.uk/about/what-we-do/digital-health/evidence-standards-framework-for-digital-health-technologies
14. NICE health technology evaluations: the manual — NICE — https://www.nice.org.uk/process/pmg36/chapter/introduction-to-health-technology-evaluation
15. Digital Technology Assessment Criteria (DTAC) — NHS England — https://www.nhsengland.nhs.uk/long-read/digital-technology-assessment-criteria-dtac/
16. EQ-5D — EuroQol Group — https://euroqol.org/eq-5d-instruments/
17. Patient Reported Outcome Measures (PROMs) — NHS England — https://www.england.nhs.uk/statistics/statistical-work-areas/proms/
18. The Green Book: appraisal and evaluation in central government — HM Treasury — https://www.gov.uk/government/publications/the-green-book-appraisal-and-evaluation-in-central-government
19. Cost–benefit analysis — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Cost%E2%80%93benefit_analysis
20. Information asymmetry — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Information_asymmetry
21. Externality — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Externality