Priority setting for health technology assessment at CADTH
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to describe a current practical approach of priority setting of health technology assessment (HTA) research that involves multi-criteria decision analysis and a deliberative process. METHODS: Criteria related to HTA prioritization were identified and grouped through a systematic review and consultation with a selection committee. Criteria were scored through a pair-wise comparison approach. Criteria were pruned based on the average weights obtained from consistent (consistency index < 0.2) responders and consensus. HTA proposals are ranked based on available information and a weighted criteria score. The rank, along with additional contextual information and discussion among committee members, is used to achieve consensus on HTA research priorities. RESULTS: Six of eleven criteria represented > 75 percent of the weight behind committee member decisions to conduct an HTA. These criteria were disease burden, clinical impact, alternatives, budget impact, economic impact, and available evidence. Since May 2006, committees have considered 102 proposals at sixteen biannual in-person advisory committee meetings. These have selected twenty-nine research priorities for the HTA program. CONCLUSIONS: The approach works well and was easy to implement. Feedback from committee members has been positive. This approach may assist HTA and other research agencies in better priority setting by informing the selection of the most important and policy-relevant topics in the presence of a wide variety of research proposals. This may in turn lead to efficiently allocating resources available for HTA research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,295 | 0,329 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,018 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».