New Technologies and Surgical Innovation
Notice bibliographique
Résumé
There is pressure for surgical departments to introduce new and innovative health technologies in an evidence-based manner while ensuring that they are safe and effective and can be managed with available resources. A local health technology assessment (HTA) program was developed to systematically integrate research evidence with local operational management information and to make recommendations for subsequent decision by the departmental executive committee about whether and under what conditions the technology will be used. The authors present a retrospective analysis of the outcomes of this program as used by the Department of Surgery & Surgical Services in the Calgary Health Region over a 5-year period from December 2005 to December 2010. Of the 68 technologies requested, 15 applications were incomplete and dropped, 12 were approved, 3 were approved for a single case on an urgent/emergent basis, 21 were approved for "clinical audit" for a restricted number of cases with outcomes review, 14 were approved for research use only, and 3 were referred to additional review bodies. Subsequent outcome reports resulted in at least 5 technologies being dropped for failure to perform. Decisions based on local HTA program recommendations were rarely "yes" or "no." Rather, many technologies were given restricted approval with full approval contingent on satisfying certain conditions such as clinical outcomes review, training protocol development, or funding. Thus, innovation could be supported while ensuring safety and effectiveness. This local HTA program can be adapted to a variety of settings and can help bridge the gap between evidence and practice.
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».