QUALITY ASSESSMENT OF ETHICS ANALYSES FOR HEALTH TECHNOLOGY ASSSESSMENT
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Although consideration of ethical issues is recognized as a crucial part of health technology assessment, ethics analysis for HTA is generally perceived as methodologically underdeveloped in comparison to other HTA domains. The aim of our study is (i) to verify existing tools for quality assessment of ethics analyses for HTA, (ii) to consider some arguments for and against the need for quality assessment tools for ethics analyses for HTA, and (iii) to propose a preliminary set of criteria that could be used for assessing the quality of ethics analyses for HTA. METHODS: We systematically reviewed the literature, reviewed HTA organizations' Web sites, and solicited views from thirty-two experts in the field of ethics for HTA. RESULTS: The database and HTA agency Web site searches yielded 420 references (413 from databases, seven from HTA Web sites). No formal instruments for assessing the quality of ethics analyses for HTA purposes were identified. Thirty-two experts in the field of ethics for HTA from ten countries, who were brought together at two workshops held in Edmonton (Canada) and Cologne (Germany) confirmed the findings from the literature. CONCLUSIONS: Generating a quality assessment tool for ethics analyses in HTA would confer considerable benefits, including methodological alignment with other areas of HTA, increase in transparency and transferability of ethics analyses, and provision of common language between the various participants in the HTA process. We propose key characteristics of quality assessment tools for this purpose, which can be applied to ethics analyses for HTA purposes.
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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 | 0,724 | 0,878 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,041 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,020 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».