The impact of health technology assessments: an international comparison
Notice bibliographique
Résumé
With the rising costs of health care due to an ageing population and a growing number of new and expensive technologies, an increas-ing number of countries have implemented health technology assessments (HTAs) as a means of informing the decision process based on clinical and economic evidence. In an environment where resources are scarce, HTA agencies ’ objective is to ensure access to safe and effective medicines, while managing health care expenditure in an efficient way by reimbursing clinically cost-effective treat-ments. In this discourse, pharmaceutical products are the main – but by no means the only – subjects of such appraisals. Different studies show that the impact of HTAs varies greatly across countries, even though they are assessing the same drug for the same indication.1,2,3 These differences occur because of a number of considerations, such as the national priorities of the moment, the responsibilities and membership of HTA bodies, the differences in processes and time-frames, the implementation or not of the HTA recommendations, or even the ability to engage in price negotiation.4,5 In this issue of Euro Observer we undertake an analysis of health technology appraisals conducted across six agencies with a view to better understanding the similarities and dif-ferences in the appraisal process and the rec-ommendations that follow. The agencies selected are the Common Drug Review (CDR) in Canada, the Pharmaceutical Benefits Advisory Committee (PBAC) in
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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 | 0,134 | 0,336 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».