Notice bibliographique
Résumé
key principle underlying the Excellent Care for All Act was the importance of evidence in guiding decisions across the healthcare system. The Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH) has led pan-Canadian efforts for several years to bring evidence to decisions about what will be covered and what will not be covered in Canadian healthcare. In this interview, the CEO of CADTH – Brian O’Rourke (BO) – speaks with Charles Wright (CW) about a number of the challenges and opportunities inherent in bringing evidence to healthcare decision-making. A key point throughout the interview is the range of efforts necessary to support decision-makers as they try to bring evidence into coverage and other potentially controversial decisions. CW: Let me start by asking how you would describe the general purpose of your organization – The Canadian Agency for Drugs and Technology and Health? BO: More affectionately known in this country as CADTH – that’s the acronym to get out of your lips! We’re a health technology assessment agency. In its broadest sense, that means we inform; we provide information to policy makers in Canada regarding health technology. It can include pharmaceuticals, medical devices, medical/surgical procedures and diagnostic tests. A Bringing Evidence to Healthcare Decision Making liNKiNG eViDeNce aND Quality
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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 | 0,334 | 0,498 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,053 |
| Communication savante | 0,044 | 0,042 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,054 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».