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Enregistrement W1976357385 · doi:10.1017/s0266462314000014

ETHICS EXPERTISE FOR HEALTH TECHNOLOGY ASSESSMENT: A CANADIAN NATIONAL SURVEY

2014· article· en· W1976357385 sur OpenAlexaffabout
Kenneth Bond, Mark Oremus, Katherine Duthie, Glenn Griener

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of AlbertaFraser HealthMcMaster UniversityInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEngineering ethicsHealth technologyMedicinePolitical scienceEngineeringHealth careLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The aim of this study was to identify individuals with expertise in ethics analysis in Canada, who might contribute to health technology assessment (HTA); to gauge these individuals' familiarity with, and experience participating in, the production of HTA. METHODS: A contact list was developed using the Canadian Bioethics Society membership list and faculty listings of Canadian universities, bioethics centers, and health agencies. An eighteen-question email survey was distributed to potential respondents to collect data on demographic information, education and work experience in applied ethics, and involvement in HTA. RESULTS: The survey response rate was 52.8 percent (350/663). Respondents worked primarily in academic institutions (50.4 percent) or hospitals (15.4 percent). Many respondents (83.1 percent) had education, formal training, or work-related experience in practical ethics related to health care, with many having a doctorate (34.5 percent) or master's degree (19.0 percent). One quarter (24.5 percent; n = 87) of respondents indicated they had been involved in an analysis of ethical issues for HTA. Almost two-thirds (65.4 percent; n = 165) of those who had not previously participated in ethics analysis believed they might usefully contribute to an analysis of ethical issues in HTA. Experts who have conducted ethics analysis in HTA had more than twice the odds of having education and training in ethics and a PhD than those who might contribute to ethics analysis. CONCLUSION: Many people have contributed to ethics analysis in HTA in Canada, and more are willing to do so. Given the absence of a reliable credential for ethics expertise, HTA producers should exercise caution when enlisting ethics experts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,326
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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