Scanning the horizon of obsolete technologies: Possible sources for their identification
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to identify and rank the sources for the detection of potentially obsolete technologies (POTs). METHODS: A specific questionnaire related to the search strategies and sources used for the identification of POTs and also for ineffective, inefficient or harmful health technologies was sent to the Health Technology Assessment International's Information Resources Group (HTAi-IRG) group. With the obtained information and taking into account the sources used for the identification of new and emerging technologies, a second questionnaire was elaborated and sent to EuroScan and International Network of Agencies for Health Technology Assessment (INAHTA) members, who had to select and score them. For the final ranking, the number of votes and the median score were taken into account. RESULTS: Seven HTAi-IRG members answered to the first questionnaire. Seventeen agencies answered to the second one (thirteen EuroScan members and four more members from INAHTA), but only seven had worked in the identification of POTs and one of them using only experts for it. The remaining six agencies answered the part related to devices, diagnostics, and procedures; five of them did it for settings and programmes and only three for drugs. The Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (5 votes; median = 2), Cochrane Collaboration (5 votes; median = 3), NICE (4 votes; median = 1), Food and Drug Administration (4 votes; median = 1.5), and EuroScan (4 votes, median = 2) were the most relevant sources for devices and diagnostics. CONCLUSIONS: There is little experience on POTs identification. The identified sources provide mostly indirect information and further research should take place to determine the best use of them.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».