Framework for describing and classifying decision-making systems using technology assessment to determine the reimbursement of health technologies (fourth hurdle systems)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Australia, Canada, and many European countries now use various forms of health technology assessment (HTA) in decision making regarding the reimbursement of drugs and other health technologies. To achieve a better understanding of the potential for use of HTA in this context, an analytical framework was developed to describe and classify existing fourth hurdle systems. METHODS: Based on a review of published literature, and official documentation, the key aspects of a fourth hurdle system were identified at two levels: policy implementation and individual technology decision. Characteristics of the systems were grouped under four main headings: constitution and governance, objectives, use of evidence and decision processes, and accountability. The comprehensiveness and relevance of this framework was assessed by an independent group of experts in HTA. A pilot study was undertaken, using only published sources, to test the feasibility of obtaining the information needed to complete the framework. RESULTS: The framework was found to be sufficiently broad to encompass all the issues of interest regarding the systems, but the proportion of information available from published sources was variable between sections of the framework and between countries, with average availability of 45 percent. CONCLUSIONS: The analytical framework will help researchers and policy makers in individual countries to understand their own systems and will allow some preliminary sharing of experience between countries. More experience of its application is needed to judge whether it will provide the basis for more formal comparison of systems and whether it will determine their appropriateness for particular decision contexts.
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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 | 0,062 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,020 |
| Communication savante | 0,019 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».