Can the EVIDEM Framework Tackle Issues Raised by Evaluating Treatments for Rare Diseases: Analysis of Issues and Policies, and Context-Specific Adaptation
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The multiplicity of issues, including uncertainty and ethical dilemmas, and policies involved in appraising interventions for rare diseases suggests that multicriteria decision analysis (MCDA) based on a holistic definition of value is uniquely suited for this purpose. The objective of this study was to analyze and further develop a comprehensive MCDA framework (EVIDEM) to address rare disease issues and policies, while maintaining its applicability across disease areas. METHODS: Specific issues and policies for rare diseases were identified through literature review. Ethical and methodological foundations of the EVIDEM framework v3.0 were systematically analyzed from the perspective of these issues, and policies and modifications of the framework were performed accordingly to ensure their integration. RESULTS: Analysis showed that the framework integrates ethical dilemmas and issues inherent to appraising interventions for rare diseases but required further integration of specific aspects. Modification thus included the addition of subcriteria to further differentiate disease severity, disease-specific treatment outcomes, and economic consequences of interventions for rare diseases. Scoring scales were further developed to include negative scales for all comparative criteria. A methodology was established to incorporate context-specific population priorities and policies, such as those for rare diseases, into the quantitative part of the framework. This design allows making more explicit trade-offs between competing ethical positions of fairness (prioritization of those who are worst off), the goal of benefiting as many people as possible, the imperative to help, and wise use of knowledge and resources. It also allows addressing variability in institutional policies regarding prioritization of specific disease areas, in addition to existing uncertainty analysis available from EVIDEM. CONCLUSION: The adapted framework measures value in its widest sense, while being responsive to rare disease issues and policies. It provides an operationalizable platform to integrate values, competing ethical dilemmas, and uncertainty in appraising healthcare interventions.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle