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
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.
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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 | 0,178 | 0,193 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,030 |
| Communication savante | 0,026 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,016 |
| 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; 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 ».