Mobilising modern facts: health technology assessment and the politics of evidence
Notice bibliographique
Résumé
Conventional models of 'evidence' for clinical practice focus on the role of randomised controlled clinical trials and systematic reviews as technologies that promote a specific model of rigour and analytic accountability. The assumption that runs through the disciplinary field of health technology assessment (HTA), for example, is that the quantification of evidence about cost and clinical effectiveness is central to rational policy-making and healthcare provision. But what are the conditions in which such knowledge is mediated into decision-making contexts, and how is it understood and used when it gets there? This paper addresses these questions by examining a series of meetings and seminars attended by senior clinical researchers, social care and health service managers in the UK between 1998-2004, and sessions of the House of Commons Health Committee held in 2001 and 2005. These provide contexts in which questions about the value and utility of evidence produced within the frame of HTA were explored in relation to parallel questions about the design, evaluation and implementation of telemedicine and telecare systems. The paper points to the ways that evidence generated in the normative frame of HTA was increasingly seen as one-dimensional and medicalised knowledge that failed to respond to the contingencies of everyday practice in health and social care settings.
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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 | 0,258 | 0,353 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,124 |
| Communication savante | 0,034 | 0,061 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».