MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2122281297 · doi:10.1017/s0266462307051537

Primary data collection in health technology assessment

2007· article· en· W2122281297 sur OpenAlexaff
Michelle McIsaac, Ron Goeree, James M. Brophy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare HamiltonUniversité de MontréalMcGill University Health CentreMcGill UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData collectionGovernment (linguistics)Process (computing)Value (mathematics)Health technologyComputer scienceKnowledge managementManagement scienceProcess managementMedicineBusinessPolitical scienceEngineeringHealth careSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study discusses the value of primary data collection as part of health technology assessment (HTA). Primary data collection can help reduce uncertainty in HTA and better inform evidence-based decision making. However, methodological issues such as choosing appropriate study design and practical concerns such as the value of collecting additional information need to be addressed. The authors emphasize the conditions required for successful primary data collection in HTA: experienced researchers, sufficient funding, and coordination among stakeholders, government, and researchers. The authors conclude that, under specific conditions, primary data collection is a worthwhile endeavor in the HTA process.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,445
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,631
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4450,631
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0140,025
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0110,012
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

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.

Tête enseignante Opus0,232
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Technology Assessment in Health CareMême sujetHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of LifeTravaux en français237 207