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Enregistrement W2058699892 · doi:10.1017/s0266462309090771

History of health technology assessment: A commentary

2009· article· en· W2058699892 sur OpenAlexaboutno aff
S. Sadasivan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth technologyDocumentationPublic relationsHealth careWork (physics)Technology assessmentPolitical scienceBusinessMedicineLawEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I have long felt the need for documentation on the global development—I could probably pin it to the moment I was visiting health technology assessment (HTA) institutions in the United States in 1995, and was looking forward to a trip to the Office of Technology Assessment, only to be told it had just been shut. Instead, I visited the Office of Health Technology Assessment in Washington. In addition, I have observed that some regular attendees of annual meetings of International Society of Technology Assessment in Health Care (ISTAHC) and then Health Technology Assessment International (HTAi), have been slowly dropping out, so that a lot of the history as well as their valuable experiences and expertise have been lost. To be fair, studies have been written about specific HTA institutions, programs, countries, and even regions. Attempts have also been made to chart the history of HTA, but these have, however, fizzled out. Why is this important? Going back to my personal experience, when I first set out to establish HTA in Malaysia, I was plagued with several questions—apart from the obvious one about what HTA really meant, there were others like what organization structure should it have, what should be the work process, how could HTA be used, to name a few. I needed to know what the options were, for example, in coming up with an organizational structure, and to understand these options I would need to look at organizational models in other countries—should it be a national office with regional offices like the Canadian model, or a fully public agency but not within the department of health, like the Swedish model, or an almost independent agency like the Catalan agency in Barcelona. In the absence of a detailed account with the information I sought, I actually had to physically visit various agencies to study their organizational structure, work process, and application, to hear of the challenges they faced, and to learn from their experiences of what could work and what may not.

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)0,084
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,405
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0840,405
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0100,013
Études des sciences et des technologies0,0110,038
Communication savante0,0210,037
Science ouverte0,0120,010
Intégrité de la recherche0,0730,111
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,005

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations7
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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