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Enregistrement W2136912980 · doi:10.1186/1478-7547-8-4

Combining multicriteria decision analysis, ethics and health technology assessment: applying the EVIDEM decisionmaking framework to growth hormone for Turner syndrome patients

2010· article· en· W2136912980 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCost Effectiveness and Resource Allocation · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité LavalGLS Industries (Canada)
Organismes subventionnairesPfizer CanadaUniversity of TorontoBC Children's HospitalPfizerMcMaster UniversityUniversity of Alberta
Mots-clésMultiple-criteria decision analysisHealth technologyDecision analysisMedicineManagement scienceHealth economicsHealth services researchHealth careOperations researchPublic healthNursingStatisticsEconomicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To test and further develop a healthcare policy and clinical decision support framework using growth hormone (GH) for Turner syndrome (TS) as a complex case study. METHODS: The EVIDEM framework was further developed to complement the multicriteria decision analysis (MCDA) Value Matrix, that includes 15 quantifiable components of decision clustered in four domains (quality of evidence, disease, intervention and economics), with a qualitative tool including six ethical and health system-related components of decision. An extensive review of the literature was performed to develop a health technology assessment report (HTA) tailored to each component of decision, and content was validated by experts. A panel of representative stakeholders then estimated the MCDA value of GH for TS in Canada by assigning weights and scores to each MCDA component of decision and then considered the impact of non-quantifiable components of decision. RESULTS: Applying the framework revealed significant data gaps and the importance of aligning research questions with data needs to truly inform decision. Panelists estimated the value of GH for TS at 41% of maximum value on the MCDA scale, with good agreement at the individual level (retest value 40%; ICC: 0.687) and large variation across panelists. Main contributors to this panel specific value were "Improvement of efficacy", "Disease severity" and "Quality of evidence". Ethical considerations on utility, efficiency and fairness as well as potential misuse of GH had mixed effects on the perceived value of the treatment. CONCLUSIONS: This framework is proposed as a pragmatic step beyond the current cost-effectiveness model, combining HTA, MCDA, values and ethics. It supports systematic consideration of all components of decision and available evidence for greater transparency. Further testing and validation is needed to build up MCDA approaches combined with pragmatic HTA in healthcare decision-making.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,208
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,268 · 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