Politics and its intersection with coverage with evidence development: a qualitative analysis from expert interviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pressures on health care budgets have led policy makers to discuss how to balance the provision of costly technologies to populations in need and making coverage decisions under uncertainty. Coverage with evidence development (CED) is being employed to meet these challenges. METHODS: Twenty-four interviews were carried out between June 2009 and December 2010 with researchers, decision makers and policy makers from Australia, Canada, United Kingdom and United States. Three phases of coding occurred, the first being manual coding where the interviews were read and notes were taken and nodes were extracted and imputed. NVIVO coding was applied to the interview transcripts, with both broad general searches for word usages and imputed nodes. RESULTS: Four overarching thematic areas emerged out of contextual analysis of the interviews - (1) what constitutes CED; (2) the lack of a systematic approach/governance structure; (3) the role of the pharmaceutical industry and overt political considerations in CED; and (4) alternatives and barriers to CED. We explore these themes and then use concrete examples of CED projects in each of the four countries to illustrate the political issues that our interviewees raised. CONCLUSION: Until the underlying political nature of CED is recognized then fundamental questions about its usefulness and operation will remain unresolved.
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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 | 0,051 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».