Mapping capacity to conduct health technology assessment in Central, Eastern and South-Eastern Europe
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To provide insights into the capacity to conduct health technology assessment (HTA) in Central, Eastern, and South-Eastern Europe (CESEE), taking account of technical, financial, networking, and human resources. METHODS: An e-mail survey of 257 CESEE key informants involved in HTA was undertaken between March and April 2014. Contact e-mail addresses were identified from the internet. The survey questionnaire consisted of 3 sections: i) characteristics of the organization performing HTA, (ii) networking in HTA, and (iii) resources allocated for HTA. RESULTS: The survey was completed by 41 respondents representing a wide range of institutions from CESEE countries (response rate of 19.8%). Less than a quarter of respondents reported that their institutions had HTA-specific budgets, whereas the majority indicated that their institutions participated in HTA networks either at domestic or international levels. Although almost half of respondents indicated that their institutions offered HTA training, a shortage in skills training was suggested as the main barrier to HTA. CONCLUSION: This is the first survey to thoroughly assess the state of HTA capacity in the CESEE region. To strengthen HTA capacity, CESEE countries should increase financial, technical, and training resources. To strengthen collaboration, the European Union and other international bodies should assist existing HTA networks in fulfilling their regional activities through leadership, advocacy to local policymakers, funding, and technical assistance.
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 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 | 0,014 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».