Achieving optimal technology use: A proposed model for health technology reassessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthcare providers, managers and policy-makers in many jurisdictions are focused on a common goal: optimizing value and quality of care provided to their citizens within a resource envelope. Health technology reassessment is a structured, evidence-based assessment of the clinical, social, ethical and economic effects of a technology currently used in the healthcare system to inform optimal use of that technology in comparison with its alternatives. There are, however, few practical experiences with health technology reassessment and, as such, a nascent theoretical and methodological base. Health technology reassessment is a key strategy to achieve optimal healthcare resource utilization, and establishing a model for health technology reassessment is a required methodological step. METHODS AND RESULTS: The purpose of this article is to answer three formative questions: (1) What is health technology reassessment? (2) When should a health technology reassessment be implemented? (3) What is the role of health technology reassessment in evidence-informed health policy? Finally, we propose a conceptual framework for health technology reassessment, which others can modify, adapt, or adopt in their own context. The model consists of three broad phases and six iterative stages: (1) identification, (2) prioritization, (3) evidence synthesis, (4) determine policy/practice recommendation, (5) policy/practice implementation and (6) monitoring and evaluation. Two foundational components (meaningful stakeholder engagement and ongoing knowledge exchange and utilization) are represented across all stages. CONCLUSION: This description of health technology reassessment and the proposed model can be used by healthcare policy-makers and researchers to advance the field of technology management, with the goal of achieving optimal use throughout a technology's lifecycle.
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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 | 0,018 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».