A common policy framework for evidence generation on promising health technologies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Generation of additional evidence may be necessary to access new promising technologies (marketing approval or coverage). Access with evidence generation (AEG) is a more recent concept with regard to coverage than to marketing approval. OBJECTIVES: One aim of Work Package 7 (WP7) Strand A of the European network for Health Technology Assessment (EUnetHTA) was to provide an overview of national AEG mechanisms associated with marketing approvals and funding or coverage decisions. METHODS: A systematic literature review, surveys of WP7 Partners, and consultation of key people were used to obtain information on the AEG mechanisms used by twenty-three countries (twenty European countries, United States, Canada [Ontario], and Australia). RESULTS: Interest in the implementation of AEG policies, particularly at the coverage decision stage, is growing. An overview of national experiences was used to draw up a generally applicable five-step policy framework for AEG mechanisms that comprised (i) a first assessment identifying knowledge gaps; (ii) a decision conditional to evidence generation; (iii) generation of the evidence requested; (iv) re-assessment integrating the new evidence; (v) a revised decision. The critical factors for success that were identified were coordination, methodological guidance, funding, and a regulatory framework. Countries were categorized on the basis of current implementation of the proposed policy framework. CONCLUSIONS: International collaboration is necessary to gather a critical mass of high-quality data quickly and to ensure timely access to new promising technologies. The overview produced by WP7A has led to development of tools to facilitate collaboration on evidence generation.
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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 | 0,638 | 0,539 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,041 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,043 |
| Communication savante | 0,054 | 0,049 |
| Science ouverte | 0,022 | 0,043 |
| Intégrité de la recherche | 0,044 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».