Engaging the public in priority‐setting for health technology assessment: findings from a citizens’ jury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the feasibility of using a citizens' jury to elicit public values on health technologies and to develop criteria for setting priorities for health technology assessment (HTA). METHODS: Sixteen individuals were selected from 1600 randomly sampled residents of the Capital Health Region in Alberta, Canada. They participated in a 2 (1/2) day jury which comprised presentations by 'expert witnesses', who represented innovators, patients, health-care policy-makers and clinicians, as well as a series of small and large group priority-setting exercises based on actual examples of technologies that had recently been considered for assessment by local and national HTA bodies. The session was audio-taped, and transcripts were independently reviewed by two researchers using content analytical techniques in order to ensure that no important concepts expressed by individual jurors were missed during group development of the final list of priority-setting criteria. Jurors evaluated the process by completing self-administered, semi-structured questionnaires at the end of the session. Responses were analysed using qualitative methods. RESULTS: The jury identified 13 criteria, which they subsequently ranked in order of importance. The top two criteria included 'potential to benefit a number of people' and 'extends life with quality'. Based on feedback from questionnaires, jurors valued the opportunity to become engaged in such a process, and expressed interest in participating in future juries. CONCLUSIONS: Citizens' juries offer a feasible approach to involving the public in priority-setting for HTA. Furthermore, technologies that may benefit a number of people and improve quality of life appear to be of greatest importance to the public.
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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 | 0,045 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».