End-user involvement in health technology assessment (HTA) development: A way to increase impact
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A mechanism to increase the influence of Health Technology Assessments (HTAs) on hospital policy decisions was developed. METHODS: We describe the process and results of an experiment in which a local in-hospital HTA unit was created to provide sound evidence on technology acquisition issues, and to formulate locally appropriate policy recommendations. The Unit consists of a small technical staff that accesses and synthesizes the evidence incorporating local health and economic data, and a Policy Committee that develops policy recommendations based on this evidence. It represents administration, health-care professionals, patients, and representatives of the clinical disciplines affected by each issue. The level of success of the Unit was independently evaluated. RESULTS: To date, 16 reports have been completed, each within 2-4 months. Five recommended unrestricted use, seven recommended rejection, and four recommended very limited use of the technology in question. All have been incorporated into hospital policy. Budget impact is estimated at approximately 3 million dollars of savings per year. CONCLUSIONS: This local in-house HTA agency has had a major impact on the adoption of new technology. Probable reasons for success are (i) relevance (selection of topics by administration with on-site production of HTAs allowing them to incorporate local data and reflect local needs), (ii) timeliness, and (iii) formulation of policy reflecting community values by a local representative committee. Because over one third of all health-care costs are incurred in the hospital, diffusion of this model could have a significant effect on the quantity and quality of health-care spending.
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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 | 0,279 | 0,359 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».