Priority setting for health technology assessments: A systematic review of current practical approaches
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study sought to identify and compare various practical and current approaches of health technology assessment (HTA) priority setting. METHODS: A literature search was performed across PubMed, MEDLINE, EMBASE, BIOSIS, and Cochrane. Given an earlier review conducted by European agencies (EUR-ASSESS project), the search was limited to literature indexed from 1996 onward. We also searched Web sites of HTA agencies as well as HTAi and ISTAHC conference abstracts. Agency representatives were contacted for information about their priority-setting processes. Reports on practical approaches selected through these sources were identified independently by two reviewers. RESULTS: A total of twelve current priority-setting frameworks from eleven agencies were identified. Ten countries were represented: Canada, Denmark, England, Hungary, Israel, Scotland, Spain, Sweden, The Netherlands, and United States. Fifty-nine unique HTA priority-setting criteria were divided into eleven categories (alternatives; budget impact; clinical impact; controversial nature of proposed technology; disease burden; economic impact; ethical, legal, or psychosocial implications; evidence; interest; timeliness of review; variation in rates of use). Differences across HTA agencies were found regarding procedures for categorizing, scoring, and weighing of policy criteria. CONCLUSIONS: Variability exists in the methods for priority setting of health technology assessment across HTA agencies. Quantitative rating methods and consideration of cost benefit for priority setting were seldom used. These study results will assist HTA agencies that are re-visiting or developing their prioritization methods.
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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 | 0,042 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes 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 ».