Comparative Effectiveness Research in Ontario, Canada: Producing Relevant and Timely Information for Health Care Decision Makers
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Comparative effectiveness research is increasingly being recognized as a method to link research with the information needs of decision makers. As the United States begins to invest in comparative effectiveness, it would be wise to look at other functioning research networks to understand the infrastructure and funding required to support them. METHODS: This case study looks at the comparative effectiveness research network in Ontario, Canada, for which a neutral coordinating committee is responsible for prioritizing topics, assessing evidence, providing recommendations on coverage decisions, and determining pertinent research questions for further evaluation. This committee is supported by the Medical Advisory Secretariat and several large research institutions. This article analyzes the infrastructure and cost needed to support this network and offers recommendations for developing policies and methodologies to support comparative effectiveness research in the United States. FINDINGS: The research network in place in Ontario explicitly links decision making with evidence generation, in a transparent, timely, and efficient way. Funding is provided by the Ontario government through a reliable and stable funding mechanism that helps ensure that the studies it supports are relevant to decision makers. CONCLUSIONS: With the recent allocation of funds to support comparative effectiveness research from the American Recovery and Reinvestment Act, the United States should begin to construct an infrastructure that applies these features to make sure that evidence generated from this effort positively affects the quality of health care delivered to patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».