Differences between systematic reviews and health technology assessments: A trade-off between the ideals of scientific rigor and the realities of policy making
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To elucidate important differences between a health technology assessment (HTA) and a systematic review, using an HTA of positron emission tomography (PET) as an example. METHODS: Interviews with seventeen individuals who were authors or users of the PET HTA. RESULTS: Those interviewed identified seven areas in which HTAs often differ from traditional systematic reviews: (i) methodological standards (HTAs may include literature of relatively poor methodological quality if a topic is of importance to decision-makers), (ii) replication of previous studies (relatively common for HTAs but not systematic reviews), (iii) choice of topics (more policy oriented for HTAs, while systematic reviews tend to be driven by researcher interest), (iv) inclusion of content experts and policy-makers as authors (policy-makers more likely to be included in HTAs, although there are potential conflicts of interest), (v) inclusion of economic evaluations (more often with HTAs, although economic evaluations based upon poor clinical data may not be useful), (vi) making policy recommendations (more likely with HTAs, although this must be done with caution), and (vii) dissemination of the report (more often actively done for HTAs). CONCLUSIONS: This case study of an HTA of PET scanning confirms that HTAs are a bridge between science and policy and require a balance between the ideals of scientific rigor and the realities of policy making.
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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 | 0,026 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».