Health technology assessments conducted in health care facilities: A strategic practice? Findings from a content analysis of HTA reports
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we test the hypothesis that health technology assessment units located in hospitals tend to be more optimistic toward technologies that are currently in use in their organization than technologies that are not. The data include 108 health technologies assessed in 87 full-scale health technology assessment reports produced by the four main local health technology assessment units in Quebec (Canada) on behalf of decision makers from the same facility. We found that 58 (53.7 percent) of the 108 technologies were currently in use within the hospital during their assessment. Based on the assessors' interpretation of the scientific evidence regarding the efficacy of the technologies, 67.3 percent of the technologies that were in use in the hospital during the evaluation were effective (56 percent for those that were not currently being used), but the difference is not statistically significant (chi-square 1.38; p = 0.24). Controlling for the efficacy judgment, the type of technologies (i.e. preventive, diagnostic, therapeutic or organizational), the number of technologies assessed in the report and the assessment unit, we found that the technologies that were currently in use in the facility during the evaluation were 62 percent more likely to be recommended favorably by the assessment unit than the technologies that were not currently being used (RR = 1.62; 95 percent CI = 1.06-1.88). This suggests that the local health technology units that were examined in the study tended to be more optimistic toward technologies that were currently in use in their hospital at the time of the evaluation.
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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 | 0,087 | 0,377 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».