MAPPING OF HEALTH TECHNOLOGY ASSESSMENT IN SELECTED COUNTRIES
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to develop and apply an instrument to map the level of health technology assessment (HTA) development at country level in selected countries. We examined middle-income countries (Argentina, Brazil, India, Indonesia, Malaysia, Mexico, and Russia) and countries well-known for their comprehensive HTA programs (Australia, Canada, and United Kingdom). METHODS: A review of relevant key documents regarding the HTA process was performed to develop the instrument which was then reviewed by selected HTAi members and revised. We identified and collected relevant information to map the level of HTA in the selected countries. This was supplemented by information from a structured survey among HTA experts in the selected countries (response rate: 65/385). RESULTS: Mapping of HTA in a country can be done by focusing on the level of institutionalization and the HTA process (identification, priority setting, assessment, appraisal, reporting, dissemination, and implementation in policy and practice). Although HTA is most advanced in industrialized countries, there is a growing community in middle-income countries that uses HTA. For example, Brazil is rapidly developing effective HTA programs. India and Russia are at the very beginning of introducing HTA. The other middle-income countries show intermediate levels of HTA development compared with the reference countries. CONCLUSIONS: This study presents a set of indicators for documenting the current level and trends in HTA at country level. The findings can be used as a baseline measurement for future monitoring and evaluation. This will allow a variety of stakeholders to assess the development of HTA in their country, help inform strategies, and justify expenditure for HTA.
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.
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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».