LOCAL HEALTH TECHNOLOGY ASSESSMENT IN CANADA: CURRENT STATE AND NEXT STEPS
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Canada has witnessed expansion of the health technology assessment (HTA) infrastructure in the last 25 years. Local HTA entities at the hospital or regional level are emerging to assist decision makers in the acquisition, implementation, maintenance, and disinvestment of healthcare technologies. There is a need to facilitate collaboration and exchange of expertise and knowledge between these entities regarding the role of local HTA in Canada. METHODS: In November 2013, the pan-Canadian Collaborative hosted a symposium, Hospital/Regional HTA: Local Evidence-based Decisions for Health Care Sustainability, bringing together over 60 HTA producers, researchers, stakeholders, and manufacturers involved in local HTA across Canada. The objective was to showcase the diversity of local HTA in Canada, while highlighting common gaps to be addressed. RESULTS: The Symposium focused on current practices in local HTA in Canada to support informed decision making, and opportunities for information sharing and provide equal access to timely evidence-based information to decision makers. The main themes included assessment of evidence for local HTA, contextualization, stakeholder engagement in local HTA, knowledge translation and impact of recommendations, and challenges and opportunities for local HTA. CONCLUSIONS: Local HTA in Canada complements HTAs conducted at the provincial and federal levels to improve the efficient and effective health service delivery in institutions or regions faced with limited resources. Some challenges faced by local HTA producers to influence hospital policies and clinical practice involve the engagement of healthcare professionals and potential lack of training and support necessary for the introduction of a new technology.
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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 | 0,078 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,016 |
| Communication savante | 0,022 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».