BARRIERS AND FACILITATORS INFLUENCING ETHICAL EVALUATION IN HEALTH TECHNOLOGY ASSESSMENT
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study was to explore barriers and facilitators influencing the integration of ethical considerations in health technology assessment (HTA). METHODS: The study consisted of two complementary approaches: (a) a systematic review of the literature; and (b) an eighteen-item online survey that was distributed to fifty-six HTA agencies affiliated with the International Network of Agencies for Health Technology Assessment. RESULTS: The review identified twenty-six relevant articles. The most often cited barriers in the literature were: scarcity, heterogeneity and complexity of ethical analysis methods; challenges in translating ethical analysis results into knowledge that is useful for decision makers; and lack of organizational support in terms of required expertise, time and financial resources. The most frequently cited facilitators included: usage of value-based appraisal methods, stakeholder and public engagement, enhancement of practice guidelines, ethical expertise, and educational interventions. Representatives of twenty-six (46.5 percent) agencies from nineteen countries completed the survey. A median of 10 percent (interquartile range, 5 percent to 50 percent) of the HTA products produced by the agencies was reported to include an assessment of ethical aspects. The most commonly perceived barriers were: limited ethical knowledge and expertise, insufficient time and resources, and difficulties in finding ethical evidence or using ethical guidelines. Educational interventions, demand by policy makers, and involvement of ethicists in HTA were the most commonly perceived facilitators. CONCLUSIONS: Our results emphasize the importance of simplification of ethics methodology and development of good practice guidelines in HTA, as well as capacity building for engaging HTA practitioners in ethical analyses.
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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 | 0,294 | 0,496 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».