International diffusion of new health technologies: A ten-country analysis of six health technologies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study was to examine and explain the differential international diffusion of six health innovations. METHODS: A retrospective diffusion study was undertaken of sildenafil, cyclooxygenase-II (COX II) inhibitors, beta interferon, verteporfin, deep brain stimulators, and drug-eluting coronary stents in ten countries-Australia, Canada, Denmark, France, The Netherlands, Norway, Spain, Sweden, Switzerland, and the United Kingdom. We plotted diffusion curves of daily defined doses per quarter, vials or implants per million population, and examined the association between diffusion and five key variables. RESULTS: Canada, Switzerland, and Sweden are generally high users of new technologies; Spain, Denmark, and particularly the United Kingdom are low users. Almost all countries experienced rapid adoption of sildenafil with diffusion to a similar level; there was variable adoption and diffusion of COX II inhibitors, verteporfin, and interferon beta; drug-eluting stents penetrated the market in a similar way in all but one country; and two countries had very different adoption patterns for deep brain stimulators. Above average health spending and the presence of health technology assessment (HTA) or other guidance reports are consistently associated with increased diffusion. Early warning activity and a national coverage decision being taken are more likely to be associated with a reduced diffusion. CONCLUSIONS: The significant differences in diffusion between different countries are not consistent with a neat evidence-based world. The tools available to policy makers to control diffusion (early warning systems, HTA, and a fourth hurdle) play some part in influencing diffusion but need close scrutiny of how successfully they operate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».