Economic evaluations conducted by Canadian health technology assessment agencies: Where do we stand?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the production of Health Technology Assessments (HTAs) with economic evaluations (EEs) conducted by Canadian HTA agencies. METHODS: This research used a three-step approach: (i) the Web sites of five Canadian organizations promoting HTA were searched to identify HTA reports with EEs; (ii) HTA agencies were surveyed to verify that our information was complete with respect to HTA activities and to describe the factors that influence the HTA process in Canada (i.e., selection of HTA topics, execution, dissemination of results and future trends); (iii) HTAs with EEs were appraised in terms of study design, retrieval of clinical and economic evidence, resource utilization and costing, effectiveness measures, treatment of uncertainty as well as presence of a budget impact analysis (BIA), and policy recommendations. RESULTS: Two hundred forty-nine HTA reports were identified of which 19 percent included EEs (n = 48). Decision analytic techniques were used in approximately 75 percent of the forty-eight EEs and probabilistic sensitivity analyses were commonly used by all agencies to deal with parameter uncertainty. BIAs or policy recommendations were given in 50 percent of the evaluations. Differences between agencies were observed in terms of selection of topics, focus of assessment and production of HTA (e.g., in-house activities). Major barriers to the conduct of HTAs with EEs were capacity, a lack of interest by decision makers and a lack of robust clinical information. CONCLUSIONS: The results of this research point to the need for increased HTA training, collaboration, evidence synthesis, and use of pragmatic "real world" evaluations.
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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 | 0,449 | 0,793 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,060 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,037 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».