QUANTITATIVE PATIENT PREFERENCE EVIDENCE FOR HEALTH TECHNOLOGY ASSESSMENT: A CASE STUDY
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We conducted a systematic review of quantitative research regarding patients' preferences, perspectives and values for ventilation among chronic obstructive pulmonary disease (COPD) patients. Our objective was to explore the feasibility and desirability of incorporating patient preferences within the health technology assessment (HTA) process by working through a case study. METHODS: Medical and economic databases were searched for studies published in English from 1990 through March 4, 2011. Studies were selected based on title and abstract. Due to the heterogeneity of the studies, data were analyzed using a narrative synthesis approach. RESULTS: Among 1833 identified citations, twelve studies met our inclusion criteria. Ten of these studies pertained to COPD patient preferences for ventilation. Results indicate that a significant proportion of COPD patients are willing to forgo ventilation, particularly when it is expressed as "indefinite life support" (60-78 percent) rather than as temporary modality. Results indicate that patient preferences for mechanical or noninvasive ventilation cannot be predicted by covariates (e.g., age, quality of life) or by others who are frequently called upon to make decisions are their behalf. CONCLUSIONS: We found that it is indeed feasible to conduct a systematic review of quantitative preference-related evidence for an HTA topic. However, the process of conducting this preference-related case study also revealed several challenges because there is a high degree of variation in taxonomy, instrumentation, and study design. Therefore, we do not recommend it as a routine part of the HTA process, but we suggest that it is a promising area to pursue for preference-sensitive technological decisions.
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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 | 0,312 | 0,578 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».