MENTORING A HEALTH TECHNOLOGY ASSESSMENT INITIATIVE IN KAZAKHSTAN
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to assist in the development of a health technology assessment (HTA) program for the Ministry of Health (MOH) of the Republic of Kazakhstan METHODS: Mentoring of an initial HTA program in Kazakhstan was provided by the Canadian Society for International Health (CSIH) by means of a partnership with the Kazakhstan MOH. HTA materials, courses, and one-on-one support for the preparation of a series of initial HTA reports by MOH HTA staff were provided by a seven-member CSIH team over a 2.5-year project. RESULTS: Guidance documents on HTA and institutional strengthening were prepared in response to an extensive set of deliverables developed by the MOH and the World Bank. Introductory and train-the-trainer workshops in HTA and economic evaluation were provided for MOH staff members, experts from Kazakhstan research institutes and physicians. Five short HTA reports were successfully developed by staff in the Ministry's HTA Unit with assistance from the CSIH team. Challenges that may be relevant to other emerging HTA programs included lack of familiarity with some essential underlying concepts, organization culture, and limited time for MOH staff to do HTA work. CONCLUSIONS: The project helped to define the need for HTA and mentored MOH staff in taking the first steps to establish a program to support health policy decision making in Kazakhstan. This experience offers practical lessons for other emerging HTA programs, although these should be tailored to the specific context.
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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 | 0,022 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».