A systematic review on current status of health technology reassessment: insights for South Korea
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To systematically investigate the current status and methodology of health technology reassessment (HTR) in various countries to draw insights for the healthcare system in South Korea. METHODS: A systematic literature search was conducted on the articles published between January 2000 and February 2015 on Medline, EMBASE, the Cochrane Library, CINAHL, and PubMed. The titles and abstracts of retrieved records were screened and selected by two independent reviewers. Data related to HTR were extracted using a pre-standardised form. The review was conducted using narrative synthesis to understand and summarise the HTR process and policies. RESULTS: Forty five studies, conducted in seven countries, including the United Kingdom, Australia, Canada, Spain, Sweden, Denmark, and the United States of America, fulfilled the inclusion criteria. Informed by the literature review, and complemented by informant interviews, we focused on HTR activities in four jurisdictions: the United Kingdom, Canada, Australia, and Spain. There were similarities in the HTR processes, namely the use of existing health technology assessment agencies, reassessment candidate technology identification and priority setting, stakeholder involvement, support for reimbursement coverage, and implementation strategies. Considering the findings of the systematic review in the context of the domestic healthcare environment in Korea, an appropriate HTR model was developed. This model included four stages, those of identification, prioritisation, reassessment and decision. CONCLUSIONS: Disinvestment and reinvestment through the HTR was used to increase the efficiency and quality of care to help patients receive optimal treatment. Based on the lessons learnt from other countries' experiences, Korea should make efforts to establish an HTR process that optimises the National Healthcare Insurance system through revision of the existing Medical Service Act.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | high |
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 | 0,093 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».