Linking evidence from health technology assessments to policy and decision making: The Alberta Model
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study was to develop and implement a decision-making process for public funding of health services that links policy areas with health technology assessment and input from interested parties. METHODS: Health authorities, assessment organizations, and healthcare professionals were consulted as a follow-up to recommendations of an expert panel established by the Alberta government. The methods involved formulation of an eight-stage, collaborative process that incorporates identification through the health ministry of health technologies requiring review, assessment of the technologies using expert groups in Alberta, and consultation and formulation of advice within the ministry to inform ministerial funding decisions. RESULTS: All components of the decision process have been put in place and have collaborated to provide advice to inform policy on provincial health services. Of nineteen technologies selected for review, five have been completed and decisions made: laparoscopic adjustable gastric banding, fetal fibronectin assay for premature labor, newborn screening for cystic fibrosis, newborn screening for inborn errors of metabolism, and gastric electrical stimulation. A further six reviews are in progress, and reviews of the remaining technologies are planned for 2007. CONCLUSIONS: Bridging the evidence-to-policy gap is more likely to succeed when the policy community is actively engaged and an explicit model is used to put health technology assessment into practice.
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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 | 0,063 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».