Coverage with evidence development: The Ontario experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For non-drug technologies, there is often residual uncertainty following systematic review, mainly due to inadequate evidence of efficacy. The unwillingness to make decisions in the presence of uncertainty may lead to passive diffusion and intuitive decision making with or without public pressure. This may affect health system sustainability. There is increasing interest in post-market evaluation through processes that include coverage with evidence development (CED) to address residual uncertainty regarding effectiveness and cost-effectiveness. Global experience of CED has been slow to develop despite their potential contribution to decision making. METHODS: Ontario's field evaluation program to better inform decision making represents a collaboration between physicians, policy decision makers and academic centers. We report results of the first ten CEDs from this program to assess whether they achieved their objective of influencing policy by addressing residual uncertainty following systematic review. RESULTS: Since 2003, nineteen field evaluation studies to resolve residual uncertainty following systematic review have been completed, ten of which met the criteria of CED and are the focus of this report. There was more than one patient subgroup or intervention in three of the CEDs. This provided the basis for evaluating thirteen outcomes. In each case, the CED addressed the uncertainty and led to a decision based on the systematic review and CED result. The CEDs led to adoption of the technology in six instances, modified adoption in three instances and withdrawal in four instances. CONCLUSIONS: CED makes an important contribution to translating evidence to decision making. Methodologies are needed to increase the scope and reduce timelines for CEDs, such as the use of linked comprehensive and robust data sets and collaborative studies with other jurisdictions. CED before making long-term funding decisions, especially where there is uncertainty of effectiveness, safety or cost-effectiveness, should be increasingly funded by health systems.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».