GRADE EVIDENCE TO DECISION (EtD) FRAMEWORK FOR COVERAGE DECISIONS
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Coverage decisions are decisions by third party payers about whether and how much to pay for technologies or services, and under what conditions. Given their complexity, a systematic and transparent approach is needed. The DECIDE (Developing and Evaluating Communication Strategies to Support Informed Decisions and Practice Based on Evidence) Project, a GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) Working Group initiative funded by the European Union, has developed GRADE Evidence to Decision (EtD) framework for different types of decisions, including coverage ones. METHODS: We used an iterative approach, including brainstorming to generate ideas, consultation with stakeholders, user testing, and pilot testing of the framework. RESULTS: The general structure of the EtD includes formulation of the question, an assessment using twelve criteria, and conclusions. Criteria that are relevant for coverage decisions are similar to those for clinical recommendations from a population perspective. Important differences between the two include the decision-making processes, accountability, and the nature of the judgments that need to be made for some criteria. Although cost-effectiveness is a key consideration when making coverage decisions, it may not be the determining factor. Strength of recommendation is not directly linked to the type of coverage decisions, but when there are important uncertainties, it may be possible to cover an intervention for a subgroup, in the context of research, with price negotiation, or with restrictions. CONCLUSIONS: The EtD provides a systematic and transparent approach for making coverage decisions. It helps ensure consideration of key criteria that determine whether a technology or service should be covered and that judgments are informed by the best available evidence.
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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 | 0,479 | 0,694 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,020 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,021 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,005 |
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 ».