EARLY AWARENESS AND ALERT ACTIVITIES IN LATIN AMERICA: CURRENT SITUATION IN FOUR COUNTRIES
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to briefly describe the current state of early awareness and alert (EAA) activities and systems in four Latin-American countries (Argentina, Brazil, Colombia, and Mexico). METHODS: Key informants were selected and completed an open questionnaire that included the following domains: current state of EAA activities and systems in each country, potential role for EAA systems in the health system, and future EAA projects that are currently being considered. RESULTS: In all four countries, health technology assessment (HTA) processes are used to prioritize the use of health resources, albeit at varying degrees and with different mechanisms and methodologies. EAA activities are still limited and there are virtually no institutions or units with specific functions explicitly devoted to EAA activity. However, most countries have developed some initial forms of EAA systems. Being in its initial stages there is no clear differentiation between these early awareness activities and other HTA functions, and no specific methodologies or processes are used to anticipate the emergence of new technologies. Consequently, early evaluation of technologies generally occurs in a reactive manner, after they have been introduced in the market and under the pressure of different stakeholders. CONCLUSIONS: There is growing awareness that the early identification and assessment of emerging technologies should be an integral part of HTA and the decision-making process. Many initiatives are currently focusing on building partnerships between the various regulatory bodies involved in the incorporation of technologies at national levels. It is reasonable to foresee that EAA activities will continue to develop and expand in the region.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».