Examining Tensions That Affect the Evaluation of Technology in Health Care: Considerations for System Decision Makers From the Perspective of Industry and Evaluators
Notice bibliographique
Résumé
Virtual technologies have the potential to mitigate a range of challenges for health care systems. Despite the widespread use of mobile devices in everyday life, they currently have a limited role in health service delivery and clinical care. Efforts to integrate the fast-paced consumer technology market with health care delivery exposes tensions among patients, providers, vendors, evaluators, and system decision makers. This paper explores the key tensions between the high bar for evidence prior to market approval that guides health care regulatory decisions and the "fail fast" reality of the technology industry. We examine three core tensions: balancing user needs versus system needs, rigor versus responsiveness, and the role of pre- versus postmarket evidence generation. We use these to elaborate on the structure and appropriateness of evaluation mechanisms for virtual care solutions. Virtual technologies provide a foundation for personalized, patient-centered medicine on the user side, coupled with a broader understanding of impact on the system side. However, mechanisms for stakeholder discussion are needed to clarify the nature of the health technology marketplace and the drivers of evaluation priorities.
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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 | 0,728 | 0,750 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,065 |
| Communication savante | 0,076 | 0,056 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».