WHAT IS THE ROLE OF COMMUNITY PREFERENCE INFORMATION IN HEALTH TECHNOLOGY ASSESSMENT DECISION MAKING? A CASE STUDY OF COLORECTAL CANCER SCREENING
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to determine the role of community preference information from discrete choice studies of colorectal cancer (CRC) screening in health technology assessment (HTA) reports and subsequent policy decisions. METHODS: We undertook a systematic review of discrete choice studies of CRC screening. Included studies were reviewed to assess the policy context of the research. For those studies that cited a recent or pending review of CRC screening, further searches were undertaken to determine the extent to which community preference information was incorporated into the HTA decision-making process. RESULTS: Eight discrete choice studies that evaluated preferences for CRC screening were identified. Four of these studies referred to a national or local review of CRC screening in three countries: Australia, Canada, and the Netherlands. Our review of subsequently released health policy documents showed that while consideration was given to community views on CRC, policy was not informed by discrete choice evidence. CONCLUSIONS: Preferences and values of patients are increasingly being considered "evidence" to be incorporated into HTA reports. Discrete choice methodology is a rigorous quantitative method for eliciting preferences and while as a methodology it is growing in profile, it would appear that the results of such research are not being systematically translated or integrated into HTA reports. A formalized approach is needed to incorporate preference literature into the HTA decision-making process.
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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 | 0,075 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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 ».