Systematic assessment of benefits and risks: study protocol for a multi-criteria decision analysis using the Analytic Hierarchy Process for comparative effectiveness research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Regulatory decision-making involves assessment of risks and benefits of medications at the time of approval or when relevant safety concerns arise with a medication. The Analytic Hierarchy Process (AHP) facilitates decision-making in complex situations involving tradeoffs by considering risks and benefits of alternatives. The AHP allows a more structured method of synthesizing and understanding evidence in the context of importance assigned to outcomes. Our objective is to evaluate the use of an AHP in a simulated committee setting selecting oral medications for type 2 diabetes. METHODS: This study protocol describes the AHP in five sequential steps using a small group of diabetes experts representing various clinical disciplines. The first step will involve defining the goal of the decision and developing the AHP model. In the next step, we will collect information about how well alternatives are expected to fulfill the decision criteria. In the third step, we will compare the ability of the alternatives to fulfill the criteria and judge the importance of eight criteria relative to the decision goal of the optimal medication choice for type 2 diabetes. We will use pairwise comparisons to sequentially compare the pairs of alternative options regarding their ability to fulfill the criteria. In the fourth step, the scales created in the third step will be combined to create a summary score indicating how well the alternatives met the decision goal. The resulting scores will be expressed as percentages and will indicate the alternative medications' relative abilities to fulfill the decision goal. The fifth step will consist of sensitivity analyses to explore the effects of changing the estimates. We will also conduct a cognitive interview and process evaluation. DISCUSSION: Multi-criteria decision analysis using the AHP will aid, support and enhance the ability of decision makers to make evidence-based informed decisions consistent with their values and preferences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,128 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».