Establishing a comprehensive continuum from an evidentiary base to policy development for health technologies: The Ontario experience
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to describe a comprehensive continuum that has developed in Ontario between government and key stakeholder groups, including hospitals, physicians, academic institutions, clinical epidemiologists, health economists, industry, and bioethicists to achieve evidence-based recommendations for policy development. METHODS: The various components of the comprehensive model that has evolved to develop an evidentiary platform for policy development are summarized, and the flow between these components is described. RESULTS: The development of the Ontario Health Technology Advisory Committee (OHTAC) and associated programs demonstrate the need to go beyond the traditional steps taken within most health technology assessment paradigms. These components include pragmatic postmarketing studies, human factors, and safety analyses, and formalized interactions with a broad spectrum of potential end-users of each technology, experts, and industry. Thesecomponents, taken together with an expanded systematic review to include a range of economic analyses, and societal impacts augment the traditional systematic review processes. This approach has been found to be important in assisting decision making and has resulted in an 81 percent conversion from evidence to policy consideration for eighty-three technologies that had been assessed at the time this article was submitted. CONCLUSIONS: The comprehensive model, centered around OHTAC, has added important new dimensions to health policy by improving its relevance to decision makers and providing an accountable and transparent basis for government to invest appropriately in health technologies. This study could also form a basis for further research into appropriate methodologies and outcome measurements as they relate to each component of this approach.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».