IMPLEMENTATION OF LOCAL/HOSPITAL-BASED HEALTH TECHNOLOGY ASSESSMENT INITIATIVES IN LOW- AND MIDDLE-INCOME COUNTRIES
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study is to review the implementation of health technology assessment (HTA) at the local and hospital levels in low- and middle-income countries (LMIC). This review will provide a starting point for identifying the conditions for HTA implementation in hospitals in LMIC through the analysis of experiments conducted in these countries. METHODS: A systematic review of the literature was conducted to document the local-/hospital-level HTA experiments performed in LMIC. RESULTS: This systematic review showed that few experiments of local HTA in LMIC have been published to date, with only five articles found in our survey. These documents report studies of clinical effectiveness and economic evaluation at the local level in certain Asian and Latin American countries. In addition, pharmaceuticals and medical devices were the most common topics covered by HTA at the local level in these countries. CONCLUSIONS: Currently, HTA plays an increasingly important role in healthcare systems in supporting decision making for healthcare policies and practices. This systematic review contributes to identify priorities in the process and methodology of HTA implementation at the local/hospital level in LMIC. The paucity of HTA in LMIC is often assumed to be due to the lack of formally tasked HTA agencies, to politics and to shortage of resources.
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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 | 0,038 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».