Health technology assessment and its role in the future development of the Indian healthcare sector
Notice bibliographique
Résumé
Public expenditure on healthcare in India is low by international comparison, and access to essential treatment pushes many uninsured citizens below the poverty line. In many countries, policymakers utilize health technology assessment (HTA) methodologies to direct investments in healthcare, to obtain the maximum benefit for the population as a whole. With rising incomes and a commitment from the Government of India to increase the proportion of gross domestic product spent on health, this is an opportune moment to consider how HTA might help to allocate healthcare spending in India, in an equitable and efficient manner. Despite the predominance of out-of-pocket payments in the Indian healthcare sector, payers of all types are increasingly demanding value for money from expenditure on healthcare. In this review we demonstrate how HTA can be used to inform several aspects of healthcare provision. Areas in which HTA could be applied in the Indian context include, drug pricing, development of clinical practice guidelines, and prioritizing interventions that represent the greatest value within a limited budget. To illustrate the potential benefits of using the HTA approach, we present an example from a mature HTA market (Canada) that demonstrates how a new treatment for patients with atrial fibrillation - although more expensive than the current standard of care - improves clinical outcomes and represents a cost-effective use of public health resources. If aligned with the prevailing cultural and ethical considerations, and with the necessary investment in expert staff and resources, HTA promises to be a valuable tool for development of the Indian healthcare sector.
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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 | 0,018 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».