Dissemination of Health Technology Assessments: Identifying the Visions Guiding an Evolving Policy Innovation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Health technology assessment (HTA) has received increasing support over the past twenty years in both North America and Europe. The justification for this field of policy-oriented research is that evidence about the efficacy, safety, and cost-effectiveness of technology should contribute to decision and policy making. However, concerns about the ability of HTA producers to increase the use of their findings by decision makers have been expressed. Although HTA practitioners have recognized that dissemination activities need to be intensified, why and how particular approaches should be adopted is still under debate. Using an institutional theory perspective, this article examines HTA as a means of implementing knowledge-based change within health care systems. It presents the results of a case study on the dissemination strategies of six Canadian HTA agencies. Chief executive officers and executives (n = 11), evaluators (n = 19), and communications staff (n = 10) from these agencies were interviewed. Our results indicate that the target audience of HTA is frequently limited to policy makers, that three conflicting visions of HTA dissemination coexist, that active dissemination strategies have only occasionally been applied, and that little attention has been paid to the management of diverging views about the value of health technology. Our discussion explores the strengths, limitations, and trade-offs associated with the three visions. Further efforts should be deployed within agencies to better articulate a shared vision and to devise dissemination strategies that are consistent with this vision.
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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 | 0,049 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,023 |
| Communication savante | 0,025 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».