The Contribution of Health Technology Assessment, Health Needs Assessment, and Health Impact Assessment to the Assessment and Translation of Technologies in the Field of Public Health Genomics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The European Union has named genomics as one of the promising research fields for the development of new health technologies. Major concerns with regard to these fields are, on the one hand, the rather slow and limited translation of new knowledge and, on the other hand, missing insights into the impact on public health and health care practice of those technologies that are actually introduced. This paper aims to give an overview of the major assessment instruments in public health [health technology assessment (HTA), health needs assessment (HNA) and health impact assessment (HIA)] which could contribute to the systematic translation and assessment of genomic health applications by focussing at population level and on public health policy making. It is shown to what extent HTA, HNA and HIA contribute to translational research by using the continuum of translational research (T1-T4) in genomic medicine as an analytic framework. The selected assessment methodologies predominantly cover 2 to 4 phases within the T1-T4 system. HTA delivers the most complete set of methodologies when assessing health applications. HNA can be used to prioritize areas where genomic health applications are needed or to identify infrastructural needs. HIA delivers information on the impact of technologies in a wider scope and promotes informed decision making. HTA, HNA and HIA provide a partly overlapping and partly unique set of methodologies and infrastructure for the translation and assessment of genomic health applications. They are broad in scope and go beyond the continuum of T1-T4 translational research regarding policy translation.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,161 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle