Introduction of new technologies and decision making processes: a framework to adapt a Local Health Technology Decision Support Program for other local settings
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Introducing new health technologies, including medical devices, into a local setting in a safe, effective, and transparent manner is a complex process, involving many disciplines and players within an organization. Decision making should be systematic, consistent, and transparent. It should involve translating and integrating scientific evidence, such as health technology assessment (HTA) reports, with context-sensitive evidence to develop recommendations on whether and under what conditions a new technology will be introduced. However, the development of a program to support such decision making can require considerable time and resources. An alternative is to adapt a preexisting program to the new setting. MATERIALS AND METHODS: We describe a framework for adapting the Local HTA Decision Support Program, originally developed by the Department of Surgery and Surgical Services (Calgary, AB, Canada), for use by other departments. The framework consists of six steps: 1) development of a program review and adaptation manual, 2) education and readiness assessment of interested departments, 3) evaluation of the program by individual departments, 4) joint evaluation via retreats, 5) synthesis of feedback and program revision, and 6) evaluation of the adaptation process. RESULTS: Nine departments revised the Local HTA Decision Support Program and expressed strong satisfaction with the adaptation process. Key elements for success were identified. CONCLUSION: Adaptation of a preexisting program may reduce duplication of effort, save resources, raise the health care providers' awareness of HTA, and foster constructive stakeholder engagement, which enhances the legitimacy of evidence-informed recommendations for introducing new health technologies. We encourage others to use this framework for program adaptation and to report their experiences.
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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 | 0,020 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle