REVEALING AND ACKNOWLEDGING VALUE JUDGMENTS IN HEALTH TECHNOLOGY ASSESSMENT
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although value issues are increasingly addressed in health technology assessment (HTA) reports, HTA is still seen as a scientific endeavor and sometimes contrasted with value judgments, which are considered arbitrary and unscientific. This article aims at illustrating how numerous value judgments are at play in the HTA process, and why it is important to acknowledge and address value judgments. METHODS: A panel of experts involved in HTA, including ethicists, scrutinized the HTA process with regard to implicit value judgments. It was analyzed whether these value judgments undermine the accountability of HTA results. The final results were obtained after several rounds of deliberation. RESULTS: Value judgments are identified before the assessment when identifying and selecting health technologies to assess, and as part of assessment. They are at play in the processes of deciding on how to select, frame, present, summarize or synthesize information in systematic reviews. Also, in economic analysis, value judgments are ubiquitous. Addressing the ethical, legal, and social issues of a given health technology involves moral, legal, and social value judgments by definition. So do the appraisal and the decision-making process. CONCLUSIONS: HTA by and large is a process of value judgments. However, the preponderance of value judgments does not render HTA biased or flawed. On the contrary they are basic elements of the HTA process. Acknowledging and explicitly addressing value judgments may improve the accountability of HTA.
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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 | 0,684 | 0,779 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,094 |
| Communication savante | 0,036 | 0,043 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».