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Enregistrement W2029712032 · doi:10.1136/bmjopen-2014-007021

Health technology assessment in Switzerland: a descriptive analysis of “Coverage with Evidence Development” decisions from 1996 to 2013

2015· article· en· W2029712032 sur OpenAlexaff
Urs Brügger, Bruno Horisberger, Alexander Ruckstuhl, Rafael Plessow, Klaus Eichler, Aloïs Gratwohl

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCommissionDescriptive statisticsHealth technologyHealth services researchDuration (music)Logistic regressionHealth policyActuarial scienceFamily medicinePublic healthHealth careNursingBusinessPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To identify factors associated with the decisions of the Federal Department of Home Affairs concerning coverage with evidence development (CED) for contested novel medical technologies in Switzerland. DESIGN: Quantitative, retrospective, descriptive analysis of publicly available material and prospective, structured, qualitative interviews with key stakeholders. SETTING: All 152 controversial medical services decided on by the Federal Commission on Health Insurance Benefits within the framework of the new federal law on health insurance in Switzerland from 1997 to 2013, with focus on 33 technologies assigned initially to CED and 33 to evidence development without coverage. MAIN OUTCOME MEASURES: Factors associated with numbers and type of contested services assigned to CED per year, the duration and final outcome of the evaluations and perceptions of key stakeholders. RESULTS: The rate of CED decisions (82 total; median 1.5/year; range 0-9/year), the time to final decision (4.5 years median; 0.75 to +11 years) and the probability of a final 'yes' varied over time. In logistic regression models, the change of office of the commission provided the best explanation for the observed outcomes. Good intentions but absence of scientific criteria for decisions were reported as major comments by the stakeholders. CONCLUSIONS: The introduction of CED enabled access to some promising technologies early in their life cycle, and might have triggered establishment of registries and research. Impact on patients' outcome and costs remain unknown. The primary association of institutional changes with measured end points illustrates the need for evaluation of the current health technology assessment (HTA) system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,662
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,110 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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